Developmental trajectories of peer-reported aggressive behavior: The role of friendship understanding, friendship quality, and friends’ aggressive behavior.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate developmental trajectories in peer-reported aggressive behavior across the transition from elementary-to-middle school, and whether aggressive behavior trajectories were associated with friendship quality, friends' aggressive behavior, and the ways in which children think about their friendships. METHOD: grade). Peer nominations were used to assess the target child's and friend's aggressive behavior. Self- and friend reports were used to measure friendship quality; friendship understanding was assessed via a structured interview. RESULTS: General Growth Mixture Modeling (GGMM) revealed three distinct trajectories of peer-reported aggressive behavior across the school transition: low-stable, decreasing, and increasing. Adolescents' understanding of friendship formation differentiated the decreasing from the low-stable aggressive behavior trajectories, and the understanding of friendship trust differentiated the increasing from the low-stable aggressive and decreasing aggressive behavior trajectories. CONCLUSIONS: The findings indicated that a sophisticated understanding of friendship may serve as a protective factor for initially aggressive adolescents as they transition into middle school. Promoting a deepened understanding of friendship relations and their role in one's own and others' well-being may serve as an important prevention and intervention strategy to reduce aggressive behavior.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».