Temperament, Bullying, and Dating Aggression: Longitudinal Associations for Adolescents in a Romantic Relationship
Notice bibliographique
Résumé
Adolescent bullying perpetration has previously been associated with dating benefits and costs in the short- and long-term, yet it is unclear how early temperament traits facilitate these associations. Therefore, the developmental pathways from temperament in early adolescence to bullying perpetration in middle adolescence and to dating outcomes in late adolescence were examined. Participants included 463 individuals who completed self-report measures on temperament traits at age 12, bullying perpetration at age 14, dating outcomes at age 19, and were in a romantic relationship at age 19. Findings from a path analysis revealed that an early adolescent temperament trait reflecting difficulty with self-regulation (i.e., lower inhibitory control) was associated with middle adolescent bullying perpetration and bullying perpetration was associated with late adolescent dating benefits (i.e., more dating partners) and costs (i.e., higher dating aggression perpetration). Lower inhibitory control also had significant indirect associations to the late adolescent dating outcomes through middle adolescent bullying perpetration. Findings suggest that although a temperament trait can facilitate adaptive dating outcomes through bullying, it can also come at a cost for romantic relationships. Results highlight the importance of early tailoring of bullying interventions to the self-regulatory difficulties of youth to prevent adverse long-term outcomes and to also recognize the challenges of developing interventions for behavior that can result in benefits.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».