Victimisation et polyvictimisation dans un échantillon d’adolescents espagnols patients ambulatoires123
Bibliographic record
Abstract
On observe dans plusieurs pays une forte prévalence des victimisations interpersonnelles chez les enfants et les adolescents. En Espagne, surtout parmi les groupes à risque, les études n’ont pas réussi à obtenir des profils complets de victimisation dans les échantillons provenant de la communauté. Dans ce contexte, l’objectif de l’étude est de présenter des statistiques sur la portée, la nature et les tendances de la victimisation chez des adolescents espagnols patients ambulatoires. L’échantillon est composé de 148 adolescents en soins psychologiques. Un large éventail d’expériences de victimisation ont été évaluées en utilisant le Juvenile Victimization Questionnaire. Un pourcentage élevé de participants ont rapporté une certaine forme de victimisation interpersonnelle au cours de l’année précédente (84,5 %), la plus fréquente étant celle dles délits communs (62,8 %). Les filles présentent un pourcentage plus élevé de victimisation en ligne que les garçons (22,1 % et 7,5 %). De plus, la polyvictimisation a été observée chez une proportion importante d’adolescents (29 %). L’identification des polyvictimes en milieu clinique est une nécessité sociale car ces enfants et adolescents ont besoin d’interventions adaptées afin d’aider à prévenir de nouvelles expériences de victimisation et le développement de problèmes psychologiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".