The Relations between Incivility and Adolescent Health and Wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Incivility is a rapidly growing field of study in a number of academic domains. In workplace studies, it is clear that incivility is associated with a hostile and impoverished working environment. In post-secondary settings, it is equally associated with negative outcomes such as diminished class productivity, enjoyment, and participation. More recently, research has turned to studying incivility amongst younger adolescents. We continue this line of research by studying the link between the perpetration of incivility and adolescent health and wellbeing. Specifically, we examined whether participation in incivility would be correlated with indices of social, emotional, and mental health as measured by the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ). As predicted, we found significant correlations with incivility and all five dimensions of the SDQ. A hierarchical linear regression revealed older age, less prosocial behavior, and emotional and conduct problems to be significant multivariate predictors of incivility perpetration. Implications for the health and wellbeing of school-aged adolescents are discussed. We further discuss that the results are largely consistent with a conceptualization of incivility as a lower-intensity antisocial behavior on the same continuum as higher intensity behaviors like bullying, characterized by goal-directed behavior that disregards and disrespects the rights and welfare of others.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».