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Enregistrement W4414384822 · doi:10.22215/cujs.v5i2.5369

Steadfast Students: How Resilience Buffers the Relationship Between Victimization and Negative Mental Health Outcomes

2025· article· en· W4414384822 sur OpenAlexaffabout
Tina Daniels, Lisa Sarraf

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationMental healthAnxietyDepression (economics)Psychological resilienceProtective factorSuicide prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bullying, also known as victimization, affects 2 of 5 Canadian youths on a monthly basis (Statistics Canada, 2023), and has been associated with a variety of negative outcomes, such as the exacerbation of symptoms of depression and anxiety (Kasturiratna et al., 2024). Resilience, on the other hand, has been found to be a protective factor against the development of these negative outcomes across various contexts (Ji, 2024; Shahidi et al., 2024; Türk, 2024). Research is unclear regarding how resilience can act as a buffer against developing symptoms of depression and anxiety following bullying victimization in Canadian university students. It was hypothesized that resilience would moderate the relationship between past victimization and symptoms of depression and anxiety, such that higher resilience would be associated with fewer symptoms. Moderation analyses were conducted on a sample of 393 students with a mean age of 19.99 years. Results and implications for practice are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,378 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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