Trends in Indicators of Violence Among Adolescents in Europe and North America 1994–2022
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To describe age and gender specific time trends in adolescent violence across 19 countries over 28 years. Methods: The paper presents analysis of eight cycles of the Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) Study from 1994-2022, involving 789,531 children aged 11, 13, and 15. Indicators of violence included physical fighting, school bullying and cyberbullying (from 2018). Log-binomial regression models were used to test for linear temporal trends, with Generalized Estimating Equations used to account for clustering by country. Results: School bullying perpetration and victimization declined over time in each age/gender group in most countries. Similar declines were reported for frequent physical fighting among boys (all ages) and girls (age 15 only). The prevalence of violent behaviour was almost universally higher in boys in the early cycles than in girls, but this gender difference attenuated over time. For cyberbullying, significant increases were observed since 2018 in all groups except age 15 girls in most countries. Conclusion: This analysis of a large cross-national dataset suggests a decline in traditional forms of adolescent violence. However, the increases in cyberbullying warrant further monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».