Predicting dating behavior from aggression and self‐perceived social status in adolescence
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the longitudinal associations between self-reported aggression, self-perceived social status, and dating in adolescence using an intrasexual competition theoretical framework. Participants consisted of 536 students in Grade 9 (age 15), recruited from a community sample, who were assessed on a yearly basis until they were in Grade 11 (age 17). Adolescents self-reported their use of direct and indirect aggression, social status, and number of dating partners. A cross-lagged panel model that controlled for within-time covariance and across-time stability while examining cross-lagged pathways was used to analyze the data. The findings revealed that direct aggression did not predict dating behavior and was negatively associated with self-perceived social status in Grade 10. Self-perceived social status in Grade 9 was positively associated with greater use of indirect aggression in Grade 10. Regarding dating, in Grade 9, self-perceived social status positively predicted more dating partners the following year, while in Grade 10, it was higher levels of indirect aggression that predicted greater dating activity the following year. Overall, there were no significant sex differences in the model. The study supports the utility of evolutionary psychological theory in explaining peer aggression, and suggests that although social status can increase dating opportunities, as adolescents mature, indirect aggression becomes the most successful and strategic means of competing intrasexually and gaining mating advantages.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».