Temporal Relationships Among Depressive Symptoms, Risky Behavior Engagement, Perceived Control, and Gender in a Sample of Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
The goals of the study were to examine whether (a) risky behaviors precede depressive symptoms or, conversely, depressive symptoms predict risky behavior engagement; (b) gender moderates the relationship between risky behavior engagement and depressive symptoms; and (c) perceived control strengthens the association between risky behavior engagement and depressive symptoms. At Time 1, 118 adolescents completed self-report measures assessing perceived control, risky behavior engagement, and depressive symptoms. Follow-up assessments occurred every 6 weeks (Times 2–5), and participants completed measures assessing risky behavior engagement and depressive symptoms. Results indicated that neither risky behavior engagement nor depressive symptoms emerged as main effects for the sample as a whole. When examining the relationship between depressive symptoms and risky behavior engagement as a function of gender, boys', but not girls', risky behavior engagement predicted higher levels of depressive symptoms. Irrespective of whether we examined boys or girls, depressive symptoms did not predict risky behavior engagement. With regards to the role of cognitive vulnerability, adolescents with lower levels of perceived control reported higher levels of depressive symptoms following risky behavior engagement. These findings suggest that both gender and cognitive vulnerability factors may potentiate the relationship between risky behavior engagement and subsequent depressive symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».