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Enregistrement W7020575265

Les trajectoires de développement de la cybervictimisation perçue à l'adolescence et les facteurs de risque associés

2019· other· fr· W7020575265 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVictimisationPopulationPoison controlIle de france
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude propose de documenter la prévalence de la cybervictimisation dans un échantillon représentatif de la population québécoise, le degré de convergence entre la cybervictimisation et les formes traditionnelles de victimisation par les pairs, les trajectoires de cybervictimisation pour divers groupes d'adolescents et les facteurs de risque qui y sont associés. L’échantillon composé de 1396 adolescents provient de l'Étude longitudinale du développement des enfants du Québec (ÉLDEQ). Les diverses formes de victimisation par les pairs ont été mesurées à 12, 13 et 15 ans, et les facteurs de risque à 12 ans. La cybervictimisation présente une prévalence relativement faible à tous les âges étudiés en comparaison avec la victimisation traditionnelle. L’association entre la victimisation traditionnelle et la cybervictimisation est faible à 12 ans, et modérée à 13 et 15 ans. Ajoutons que deux groupes de jeunes empruntent des trajectoires différentes de cybervictimisation, soit une trajectoire faible et croissante, et une trajectoire modérée et croissante. Différents facteurs de risques sociodémographiques, individuels et environnementaux sont associés à ces trajectoires. Lorsque la variance partagée entre tous ces facteurs est prise en compte, le sexe féminin, les symptômes dépressifs et la victimisation traditionnelle peuvent prédire l’appartenance aux trajectoires. Ainsi, les jeunes visés par les cyberagresseurs seraient notamment ceux qui auraient déjà des difficultés d’adaptation et qui seraient la cible d'agressions de la part de leurs pairs en face à face. Ces résultats pourraient avoir des implications pour les interventions qui visent à diminuer la violence en milieu scolaire.

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 enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,994

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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