COVID-19 School Closures and Peer Violence in Adolescents in 42 Countries: Evidence from the Health Behaviour in School-Aged Children Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An increasing body of literature shows the impact of the COVID-19 pandemic and associated lockdown measures on the mental health and well-being of adolescents. However, few studies have examined how national-level lockdown measures, specifically school closures, are related to levels of peer violence among adolescents. The Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) study allows a unique opportunity to examine cross-nationally across representative samples of adolescents, the relationship between days of school closure and levels of school and cyberbullying perpetration and victimization and physical fighting. The current cross-sectional study, which includes data from 244,405 children (50.6% female) from 42 countries and regions, collected following the return to school (August 2021 to June 2023), showed a negative association between days of school closure and all four forms of bullying perpetration and victimization, but no such relationship with physical fighting. The associations held particularly for boys and older adolescents, for whom the prevalence of bullying perpetration was higher. Results strengthen an ecological model whereby distal structural factors, such as national school policy, shape the expression of peer violence among young people. They also support a theoretical perspective in which school bullying and cyberbullying share common drivers.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».