Is teasing meant to be mean or nice? Retrospective reports of adolescent social experiences and teasing attitudes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».