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Enregistrement W2031774777 · doi:10.5539/ass.v9n15p214

Parental Attachment, Peer Attachment, and Delinquency among Adolescents in Selangor, Malaysia

2013· article· en· W2031774777 sur OpenAlexvenueno aff
Lim Jia Choon, Muslihah Hasbullah, Sa’odah Ahmad, Shin Ling Wu

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenile delinquencyPsychologyDevelopmental psychologyIntervention (counseling)Peer relationsScale (ratio)Peer influencePeer groupClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the relationships between parental attachment, peer attachment and delinquency among adolescents. 480 adolescents aged 13-17 were randomly selected from four secondary schools in Malaysia. The revised version of the Inventory of Parent and Peer Attachment (IPPA) (Armsden & Greenberg, 1987) and the Self-report Delinquency Scale (Mak, 1993) were used in this study. The results revealed significant negative relationship between father and mother attachment with adolescents’ delinquency and significant positive relationship between peer attachments with adolescents’ delinquency. Statistically significant differences were obtained for males and females adolescents where males are more delinquent than females. Multiple regression analysis showed that gender is the strongest predictors for adolescents’ delinquency, followed by peer attachment, mother attachment and father attachment. Practical recommendation and implementation are discussed where attachment could be included as a target for implementing intervention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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