The temporal sequence of depressive symptoms, peer victimization, and self-esteem across adolescence: Evidence for an integrated self-perception driven model
Notice bibliographique
Résumé
Depression is associated with a multiplicity of adverse outcomes in adolescence, including peer victimization and low self-esteem. Depressive symptoms, peer victimization, and self-esteem are linked in cross-sectional studies, but no longitudinal study has been conducted assessing their developmental pathways in one integrated model across adolescence. We explored their temporal sequencing in a normative sample of 612 Canadian adolescents (54% girls) assessed annually over 5 years (Grade 7 to Grade 11). Potential confounders such as biological sex, ethnicity/race, and parent income and education were statistically controlled. We found evidence for the vulnerability model (self-esteem predicting depression) and the symptoms-driven model (depression predicting peer victimization). Our findings also supported the integration of these pathways into a self-perception driven model characterized by the indirect effect of self-esteem on later peer victimization via depressive symptoms. Specifically, poor self-esteem initiated a developmental cascade that led to poor mood and poor peer relations. These results highlight the importance of helping youth form a healthy identity that promotes positive mental health and peer relations, and the need to intervene with depressed, victimized, and at-risk adolescents to instill positive self-regard. Our results also emphasize the central role that self-perceptions play in the onset and maintenance of poor outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».