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Enregistrement W2916165066 · doi:10.5334/pb.467

Daily Affect and Self-Esteem in Early Adolescence: Correlates of Mean Levels and Within-Person Variability

2019· article· en· W2916165066 sur OpenAlexafffund
Sabine Nelis, William M. Bukowski

Notice bibliographique

RevuePsychologica Belgica · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaKU Leuven
Mots-clésPsychologyAffect (linguistics)AggressionSelf-esteemDevelopmental psychologyAssociation (psychology)Clinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emotions and self-esteem are critical components of well-being and adaptation during adolescence. People differ in their average levels of affect and self-esteem, as well as in how much their affect and self-esteem fluctuate from moment to moment. Fluctuations in affect in particular have not been extensively examined in relation to adolescent-relevant variables. The present study investigates internalizing symptoms, social functioning, and overt and relational aggression as correlates of average levels and within-person variability in daily positive and negative affect (PA and NA) and self-esteem. Crucially, unique association were examined controlling for the other variables. Early adolescents (mean age 10.8 years, N = 94) completed daily diaries across four days on PA, NA, and self-esteem. They also completed general questionnaires, as did peers. Some key findings were that more internalizing symptoms were significantly associated with more variability in NA. The importance of peer relationships for adolescents’ daily mean levels of PA and NA were shown. Peer-perceived social functioning was associated with less fluctuations in self-esteem. Some unexpected, non-significant, findings for aggression appeared. Finally, higher mean NA were associated with more NA fluctuations, whereas higher mean PA and self-esteem were associated with less fluctuations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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