Investigating honesty‐humility and impulsivity as predictors of aggression in children and youth
Notice bibliographique
Résumé
Among adult and adolescent populations, the personality trait of honesty-humility (HH) has been linked to aggression. For example, adults low in HH have been found to exhibit higher levels of workplace delinquency and revenge motivation, and adolescent low in HH are more likely to bully others. However, there is a paucity of research examining this relationship in children and youth, and how these relationships develop over time. The current study addressed these gaps in the literature by assessing whether HH and impulsivity are independently associated with aggression in children Grades 3 through 8 (N = 1201). Using data from the two waves of a longitudinal project, autoregressive crossed-lagged path analysis was used to examine the bidirectional relationships between HH, impulsivity, and aggression over a 1-year period. Results revealed significant bidirectional relationships between HH and aggression, such that lower scores of HH at Time 1 were associated with higher scores of aggression at Time 2 and vice versa. Similarly, higher scores of impulsivity at Time 1 were associated with higher scores of aggression at Time 2 and vice versa. In addition, these relationships were strongest in boys and at higher ages. Consistent with research in other populations, these results indicate that low HH and high impulsivity are linked to aggression in children and youth. Further, our results demonstrate that HH and impulsivity bidirectionally impact aggression as one age, suggesting a need for early intervention.
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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 | 0,004 |
| 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 ».