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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».