Defending defined: Exploring how youth defending against peer victimization
Notice bibliographique
Résumé
The current dissertation comprises three research studies that examined how youth defend their peers from victimization, as well as the social-emotional correlates of these defending behaviors. Theories of prosocial behavior, social-information processing, and adolescent socialization were applied to understand the multidimensional nature of peer defending behaviors across studies. Study 1 focused on the development and validation of the Defending Behaviors Scale (DBS) in a sample of early adolescents (n = 572). Results supported a four-factor model consisting of comforting, reporting, solution-focused, and aggressive defending. Most youth reporting using a variety of defending behaviors, with girls being more likely to use comforting and reporting and boys being more likely to use aggressive defending. Studies 2 and 3 used the DBS to examine the social-emotional predictors and outcomes of these defending behaviors. Study 2 (n = 120) employed a novel virtual-reality paradigm to examine defending behaviors as they unfold in real- time. The central finding from this study indicated that both anger and empathy interact to predict different defending behaviors. Lastly, study 3 (n = 334) used a longitudinal social network design to examine the social risks and rewards of defending behaviors in the peer group. Results demonstrated peer socialization effects for comforting, reporting, and solution-focused defending behaviors. Each defending behavior was reinforced in gender-normative ways by the peer group in terms of subsequent changes in victimization and popularity. Through the integration of theoretical perspectives and application of novel research methods, this dissertation describes the intrapersonal and interpersonal factors that influence how youth defend against peer victimization. Findings from this research can inform the development of bullying prevention and intervention efforts that aim to increase peer defending among early adolescents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».