Examining the pathways between bully victimization, depression,academic achievement, and problematic drinking in adolescence.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we expand and test several theoretical models addressing the longitudinal relationships between bully victimization, depression, academic achievement, and problematic drinking from 3 approaches: Interpersonal risk model, symptom driven model, and a transactional model. Unfortunately, prior research has failed to consider these associations at the within-person level, which is arguably a more relevant level of analysis. Participants were 1,875 students sampled from four Midwestern middle schools and followed for 2 years. Baseline age ranged from 11-13 years with a racially diverse sample (44.3% African American, 29.2% White, 7% Hispanic, 3% Asian/Pacific Islander, and 16.5% Multi-Racial). The current study used an auto-regressive latent trajectory with structured residuals (ALT-SR) model to examine the within-person cross-lagged associations between bully victimization, depression, academic achievement, and problematic drinking. Results indicated support for an interpersonal risk model, where experiences of early bullying victimization resulted in a cascade of problems throughout middle school. Within this interpersonal risk model we also established that academic achievement was a key mechanism linking bully victimization to problematic drinking during adolescence We did not find evidence for a traditional symptom driven model (e.g., stemming from depression); however, we did find long-term problems stemming from early problematic drinking. Results are discussed in relation to prevention interventions for problematic drinking as well as screenings for early adolescent depression, bully victimization, and academic problems. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».