Assessment and Implications of Social Avoidance in Chinese Early Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
The goals of the present study were to (a) develop and validate a new self-report measure of social avoidance for use among early adolescents in mainland China and (b) explore the links between subtypes of social withdrawal (i.e., shyness, unsociability, and social avoidance) and indices of socio-emotional difficulties in this cultural context. Participants were 663 early adolescents (350 boys, 313 girls) attending elementary schools ([Formula: see text] = 10.25 years) and middle schools ([Formula: see text] = 12.53 years) in Shanghai, People’s Republic of China. Measures of social withdrawal subtypes and adjustment were collected using multi-source assessments, including self-reports, peer nominations, and teacher ratings. The results provided evidence in support of the reliability and validity of the new scale of self-reported social avoidance. Shyness, unsociability, and social avoidance were also all uniquely associated with emotion dysregulation and self-reported internalizing problems. However, only social avoidance was uniquely associated with teacher-rated emotion symptoms and peer problems (as rated by both peers and teachers). Results are discussed in terms of the reasons why social avoidance may have particularly negative implications for early adolescents in China.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».