Disruptiveness, peer experiences and adolescent smoking: a long‐term longitudinal approach
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study examined links of peer experiences (i.e. social status and affiliation with disruptive peers) throughout childhood with respect to adolescent smoking trajectories, after controlling for childhood disruptiveness. Specifically, we tested four models regarding links of peer experiences and deviant behaviours. DESIGN: Prospective community sample. PARTICIPANTS: A total of 312 children, aged 6.17 years at baseline. MEASUREMENTS: Growth parameters of own disruptive behaviour, disruptive behaviour of friends and social status measured at ages 7-12 years as predictors of smoking assessed at ages 13-15 years, while controlling for own disruptive behaviour at age 6 years. FINDINGS: We found three groups with distinct profiles of smoking. One group displayed hardly any or no smoking at all; a second group showed a trajectory of increased smoking; and a third group that showed high smoking rates initially and increased in smoking intensity over time. Results support the assumption of the selection model that the link between disruptive peers and smoking is spurious and due to shared variances with own early disruptiveness. Moreover, support was found for the popularity-socialization model supporting the assumption that age-related increases in social status are associated with smoking. CONCLUSIONS: The findings emphasize that early disruptiveness is predictive of later smoking. In addition, it was shown that smoking becomes less deviant over time, in line with group norms. Future prevention programmes should emphasize the need to change these norms.
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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) | 0,000 | 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 ».