Reciprocating risks of peer problems and aggression for children’s internalizing problems.
Notice bibliographique
Résumé
Three complementary models of how peer relationship problems (exclusion and victimization) and aggressive behaviors relate to prospective levels of internalizing problems are examined. The additive risks model proposes that peer problems and aggression cumulatively increase risks for internalizing problems. The reciprocal risks model hypothesizes that peer problems and aggression transact over time and mediate the effects of each other on prospective internalizing problems. Last, the internalizing risks model proposes that, in addition to aggressive behaviors, prior internalizing problems also provoke peer problems that, in turn, further elevate risks for prospective internalizing problems. Data came from a sample of 453 low-income, ethnically diverse children in kindergarten to Grade 3 who were assessed 3 times over 1 school term (in January, March and June). Findings supported the internalizing risks model. Four key pathways were found to increase risks for internalizing problems by the end of the school year; 2 of these routes were rooted in aggressive behaviors, and 3 paths operated indirectly via levels of peer problems in the spring. Children who were initially aggressive became excluded by peers by the spring, whereas children who initially showed more symptoms of depression and anxiety became victimized by peers by the spring. In turn, both peer exclusion and victimization increased prospective levels of internalizing problems by the end of the school year.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».