“Do You Trust Him?” Children’s Trust Beliefs and Developmental Trajectories of Aggressive Behavior in an Ethnically Diverse Sample
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the role of trust beliefs (i.e., trustworthiness, trustfulness) on aggression trajectories in a four-wave longitudinal study using an ethnically diverse sample of 8- to 11-year-old children (N = 1,028), as well as the risk profiles of low trust beliefs and low socioeconomic status on aggression trajectories. At Time 1 to Time 4, teachers provided ratings of overt aggressive behavior. At Time 1, children's trust beliefs were assessed by a sociometric peer nomination instrument and derived using social relations analysis. Latent growth curve analysis revealed five trajectories of aggressive behavior: high-stable, medium-stable, low-stable, increasing, and decreasing. As hypothesized, children in the high-stable trajectory were perceived as less trustworthy than children in the low-stable, medium-stable, and increasing trajectories. Children in the high-stable trajectory were less trustful than children in the low-stable trajectory and had a significantly higher risk profile (i.e., low trust beliefs and low SES) compared to children in the low-stable trajectory. Our findings indicate that the developmental course of aggression during middle childhood is predicted by children's trustworthiness and trustfulness. A risk profile of low trust and low socioeconomic status contributes to high-stable aggression trajectories.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».