Une analyse des facteurs de risque et de protection associés à la cyber victimisation en contexte de relation amoureuse chez les adolescentes : une perspective écologique
Bibliographic record
Abstract
L’augmentation de l’utilisation des nouvelles technologies numériques a favorisé l’émergence de la cyber-violence dans les relations amoureuses (cyber-VRA) chez les adolescent.es. La cyber-VRA est un problème de santé publique associée à des conséquences néfastes (stress post-traumatique, automutilation, revictimisation par la violence entre partenaires intimes, etc.) pour les adolescent.es qui en sont victimes. Afin de réduire sa prévalence et les impacts négatifs associés, l’identification des facteurs de risque et de protection associés à la cyber-victimisation est essentielle. L’objectif de la présente étude était d’examiner l’influence des facteurs de risque et de protection associés à la cyber-victimisation chez les adolescentes tout en considérant ces facteurs à travers plusieurs niveaux d’analyse (individuel, interpersonnel et communautaire). Ainsi, 456 adolescentes âgées de 14 à 18 ans qui étaient en relation amoureuse ou avaient été en relation amoureuse au cours de la dernière année ont été recrutées via les réseaux sociaux pour remplir un questionnaire. Au niveau individuel, l’âge, l’origine ethnique, la dissociation, la régulation émotionnelle, les symptômes de stress post-traumatique et la résilience ont été mesurés. Au niveau interpersonnel, les formes dites traditionnelles de violence dans les relations amoureuses (VRA ; physique, verbale-émotionnelle, sexuelle, et les menaces d’un (ex) partenaire) ainsi que l’agression sexuelle durant l’enfance (ASE) ont été évaluées. Au niveau communautaire, la défavorisation matérielle du quartier, la défavorisation sociale du quartier, le soutien communautaire et la résilience communautaire ont été mesurés. Les données ont été analysées à l’aide d’une régression logistique hiérarchique. Le modèle final révèle que le fait de rapporter avoir subi de la VRA verbale-émotionnelle, de la VRA sexuelle, des menaces de la part d’un (ex) partenaire, ainsi que le fait de vivre dans des communautés avec des taux plus faibles de défavorisation sociale étaient associés à un risque accru de cyber-VRA chez les adolescentes. Étant donné que la cyber-VRA peut se produire de façon co-occurrente avec la VRA traditionnelle, l’intégration d’activités et de modules spécifiques sur la cyber-VRA dans les programmes de prévention de VRA traditionnelle semble tout indiquée. De tels programmes cibleraient les facteurs de risque et de protection associés aux deux formes de VRA, simultanément, et ce afin de parvenir à une prévention à plus grande échelle. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : cyber-violence dans les relations amoureuses, cyber-victimisation, adolescentes, facteurs de risque, facteurs de protection, modèle socioécologique, facteurs individuels, facteurs interpersonnels, facteurs communautaires
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 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".