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Enregistrement W4393228949 · doi:10.1080/15388220.2024.2333504

A Prospective and Repeat Cross-Sectional Study of Bullying Victimization Among Adolescents From Before COVID-19 to the Two School Years Following the Pandemic Onset

2024· article· en· W4393228949 sur OpenAlexafffundabout
Karen A. Patte, Mahmood Reza Gohari, Kristen M. Lucibello, Richard E. Bélanger, Ann H. Farrell, Scott T. Leatherdale

Notice bibliographique

RevueJournal of School Violence · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversity of WaterlooBrock University
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesInstitute of Human Development, Child and Youth HealthHealth Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakCross-sectional studySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Poison controlMedicineSuicide preventionOccupational safety and healthInjury preventionHuman factors and ergonomicsPsychologyMedical emergencyVirologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined bullying victimization spanning from before the pandemic to the two school years post COVID-19 onset in adolescents. We used survey data from Canadian secondary school students collected during the 2019–20, 2020–21, and 2021–22 academic years. Generalized Estimating Equations models were used to estimate the population average odds of past 30-day bullying victimization by other students, using both longitudinal (N = 3716) and repeat cross-sectional (N = 23,862; 19,413; 21,897) data. The odds of bullying victimization were lower in 2020–21 and higher in 2021–22 relative to 2019–20. Elevated odds of bullying victimization were found among gender diverse, higher weight, and relatively less affluent students. While remote schooling during the pandemic may have provided a reprieve for some students, bullying appears to have rebounded with the lifting of COVID-19 restrictions to exceed pre-pandemic levels. More effective strategies are essential to prevent bullying and improve school contexts for equity denied populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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