School Bullying Victimization, Perpetration, Witness and Health‐Related Quality of Life (HRQoL): The Difference Between Boys and Girls
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper investigated how different combinations of school bullying involvement (victimization, perpetration and witness) affected adolescents' HRQoL, with a focus on gender differences. A total of 3675 students from seven big cities across China were recruited. HRQoL was assessed by the KIDSCREEN‐10 scale, and the bullying involvements were divided into eight types based on the criteria of whether a student was being bullied, being a perpetrator or being a witness. The prevalence of the eight types of school bullying involvements, ‘uninvolved’, ‘victim only’, ‘perpetrator only’, ‘witness only’, ‘victim‐perpetrator’, ‘victim‐witness’, ‘perpetrator‐witness’, ‘victim‐perpetrator‐witness’, were 59.84%, 12.38%, 10.07%, 8.68%, 5.55%, 1.82%, 0.95% and 0.71%, respectively. Students who were ‘victim only’ ( β = −1.79, 95% CI = [−2.69,−0.88]), ‘victim‐perpetrator’ ( β = −3.87, 95% CI = [−5.71,−2.03]), ‘victim‐witness’ ( β = −2.01, 95% CI = [−2.86,−1.16]) and ‘victim‐perpetrator‐witness’ ( β = −3.41, 95% CI = [−4.52,−2.30]) had a significantly much lower degree of HRQoL in comparison with the ‘uninvolved’. The correlations between bullying involvement and HRQoL demonstrated different patterns between boys and girls. The victimization experience of school bullying harms adolescents' HRQoL most, while the perpetrator and witness experience can amplify these effects. Students with multiple roles, especially the victim‐perpetrator‐witness and the victim‐perpetrator, are more vulnerable than others regarding HRQoL.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle