Prediction of Teenager Depression Based on Social Skill, Peer Attachment, Parental Attachment and Self-esteem
Notice bibliographique
Résumé
The study examined prediction of teenager depression based on social skill, peer attachment, parental attachment and self-esteem. The type of this study is descriptive-corolation. Data from survey of 382 high school daughter students in basis of morgan sampling table were used. At this study we used Multistage Cluster Method for sampeling. Information of this study collecting by Kutcher Adolescent Depression Scale (2002), Social Skills Inventory and Foster teen Ayndrbytzn TISS (1992), Test Adolescent Attachment to Parent and Peer (IPPA-R) (1978) and Ruchester Self-Esteem Scale (1998). The Statistical method used for data analysis in the study is Multivariable regression and Pearson correlation. The results indicated that there was reversed significant relation between teenager Depression and Social Skills. There was also reverse significant realation between Depression, Peer and Parent Attachment and Self-Esteem. Furthermore it revealed that between mother attachment and father attachment, mother attachment had more share on prediction of adolescence depression. Among three variables of social skills, parental attachment, peer attachment and self-esteem the social skill had the least effect on prediction of adolescent depression but others had a significant effect.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».