MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2041993601 · doi:10.5539/ass.v8n9p92

Substance Abuse and Aggressive Behavior among Adolescents

2012· article· en· W2041993601 sur OpenAlexvenueno aff
I. Fauziah, Mahadzirah Mohamad, Sheau Tsuey Chong, Azmi Abd Manaf

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Health and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésAggressionClinical psychologyPsychologySubstance abuseExploratory researchRehabilitationJuvenileJuvenile delinquencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social workers, psychologists and psychopharmacologists have devoted little attention to study the direct relationship between drugs and adolescents’ aggression. The main objective of this study was therefore to determine the extent of the level of aggressive behavior among adolescents who underwent rehabilitation of drug abuse. This study also sought to find out the relationship between type of drugs used with aggressive behavior among adolescents. Respondents were 200 adolescents from three juvenile Henry Gurney schools in Malaysia who took part in this exploratory cross-sectional survey research design. A set of questionnaire was constructed by the researcher based on the Aggression Questionnaires (AQ) scale. Results showed that the majority of adolescents (95 percent) indicated an aggressive behavior of moderate to high level. The result of the study also found that adolescents who have been using heroin (r = 0.016, p <0.05) and morphine drugs (r = 0.181, p <0.05) showed significant correlation with aggressive behavior. The findings provided evidence for the significant role of the goverment to enhance rehabilitation modules for adolescents involved in drug abuse. Education on how to effectively deal with aggressive behavior among adolescents at risk should be emphasized for building positive behavior among adolescents in order to produce potential young generation in the future.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,370 · 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.

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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetAdolescent Health and BehaviorsTravaux en français237 207