Psychosocial Determinants of Mental Health and Risk Behaviours in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at identifying the prevalence of emotional problems among children and adolescents in Portugal. Gender, developmental aspects, their psychosocial determinants, and the time trends over 8 years were also explored. The three waves of a cross-sectional survey obtained from the HBSC nationally representative samples of 10-17 year old children and adolescents in 1998, 2002, and 2006, were used. Specific composite indexes included emotional and somatic symptoms, substances' use, demographic and psychosocial factors. Girls reported more emotional symptoms, and boys reported more substances' use. Emotional symptoms and substances' use increased with age, in contrast school commitment and perception of safe neighbourhood decreased with age. With age, the communication with the family tends to become more difficult, while communication with the friends tends to become easier. Along the three waves, substances' use and emotional symptoms have shown a general pattern of decrease. Results were discussed according to literature and their consequences for the understanding of emotional problems and substance use in childhood and adolescence. Mental health promotion includes both the prevention of emotional problems and risk behaviours; determinants include individual factors and a range of psychosocial factors. Mental health problems have a huge impact on adolescents' well-being; however it is often a poorer area of intervention in school based interventions. Gender differences are highlighted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».