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Enregistrement W4414402550 · doi:10.22215/cujs.v5i2.5308

Stuck in a Loop: Rumination as a Mediator in the Relationship Between High School Bullying Victimization and Depression

2025· article· en· W4414402550 sur OpenAlexaffabout
Tina Daniels, Lisa Sarraf

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuminationMental healthPsychological interventionDepression (economics)MindfulnessSuicide preventionInjury preventionAssociation (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Victims of bullying are more likely to engage in persistent negative thoughts about their experiences, which can include intrusive and deliberate rumination. Rumination is problematic since it can exacerbate adverse mental health outcomes over time, including depression. The current study investigated whether either of these types of rumination would mediate the association between high school victimization and depression in early adulthood. Intrusive and deliberate rumination were separately analyzed to contribute to limited research analyzing intrusive thoughts in rumination, and mixed findings implicating deliberate rumination with improved mental health outcomes. Undergraduate students from a large Canadian university (N = 485, Mage = 19.08) completed an online questionnaire assessing high school bullying victimization, event-related rumination, and depression. The results revealed that both intrusive and deliberate rumination partially mediated the relationship between high school bullying victimization and depression. These findings suggest that rumination, whether intrusive or deliberate, is a risk factor for mental health problems following victimization, which can persist in the long term. Therefore, interventions aimed at enhancing mindfulness and reducing rumination should be provided to victims of bullying to mitigate the risk of negative psychological outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,299 · 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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