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Enregistrement W4401192400 · doi:10.1111/pere.12567

Is teasing meant to be mean or nice? Retrospective reports of adolescent social experiences and teasing attitudes

2024· article· en· W4401192400 sur OpenAlexaff
Naomi C. Z. Andrews, Oya Pakkal, Molly Dawes

Notice bibliographique

RevuePersonal Relationships · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicePsychologySocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Peer teasing has contradictory conceptualizations, including teasing that is playful, and teasing that is akin to bullying. In addition to individuals potentially having different conceptualizations of teasing, and despite the inherently social nature of teasing, little is known about the social correlates of teasing attitudes. The current study aimed to examine multifaceted teasing attitudes (i.e., aggressive, affectionate, or romantic interest teasing), and to assess how past social experiences (victimization, popularity, social satisfaction/self‐concept) relate to teasing attitudes. Young adults (N = 437, 17–25 years old, 65% female) reported on multifaceted teasing attitudes on a Teasing Attitudes Scale developed for this study. Participants also reported retrospectively on adolescent social experiences. Findings validated the Teasing Attitudes Scale, showing that young adults have distinct attitudes toward teasing as aggressive, affectionate, and indicating romantic interest. Participants who reported victimization by bullying, lower popularity (girls only), social satisfaction, and social self‐concept were more likely to view teasing as aggressive. Participants who had been victims of non‐bullying aggression viewed teasing as affectionate, and those with high social satisfaction and self‐concept viewed teasing as for romantic interest purposes. Implications for understanding the complexities of teasing and its associations with individual attitudes and adolescent social experiences will be discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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