Self-integrity as the Protective Shield for Peer Group Loitering among At-risk Youth
Notice bibliographique
Résumé
Loitering among urban youth is often linked with group activities that occur in public places without having any specific purposes. The activity is conducted together as a group among those who share the same values and ideologies. This article analyzes the involvement of prosocial and antisocial activities among 636 young people (423 loiterers and 213 non-loiterers), aged 13 to 25 years in at-risk areas in Kuala Lumpur. The purpose of this study is to compare the prosocial and antisocial behavior of at-risk young people premised by loitering and non-loitering behavior. The researchers compared loiterers and non-loiterers in terms of their levels of self-integrity that may contribute to prosocial and antisocial behaviors. The results showed that at-risk young people who had high levels of self-integrity had lower risk of getting involved in group loitering. On the other hand, the results also indicated that group loitering behavior led to antisocial behavior. In addition, there was no significant difference between loitering and non-loitering behavior in terms of the level of participation in prosocial community activities. This finding supports previous loitering literature which suggests that loitering behavior among young people will lead to risky behaviors. In order to prevent more at-risk young people getting involved in group loitering which may subsequently lead to antisocial behavior, positive youth development programs should focus on boosting young people’s self-integrity. Future studies could focus on the effect of loitering behavior in other at-risk setting in rural area.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».