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Enregistrement W4408301067 · doi:10.1002/ab.70024

Bidirectional Relationships Between Peer Defending and Social Status in Elementary and High School Students

2025· article· en· W4408301067 sur OpenAlexafffundabout
Cameron Hines, Natalie Spadafora, Laura J. Lambe, Wendy Craig

Notice bibliographique

RevueAggressive Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityBrock UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPopularityNoveltyPsychologyPeer acceptancePeer influenceExploratory researchPeer groupSocial psychologyDevelopmental psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study evaluated the bidirectional associations between peer defending and social status (perceived popularity and likability) as well as gender and grade differences in these associations. Cross‐lagged panel models were used to assess these longitudinal relationships in a sample comprised of elementary school students (Grades 5–8, N = 301, Mage = 12.38, collected in May and November 2019) and high school students (Grades 9–12, N = 296, Mage = 15.69, collected in November 2022 and May 2023) collected from five schools in southern Ontario, Canada. Findings revealed that overall, popularity and likability predicted future peer defending, and students who defended others became more liked over time. Additionally, our exploratory analyses indicated that boys in elementary school who defended became more popular overtime. These findings extend previous investigations into the bidirectional associations between social status and peer defending, while considering the impacts of gender and cohort. Implications of these findings are discussed in terms of their novelty and considerations for bullying prevention programs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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