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Enregistrement W2988677415 · doi:10.5539/gjhs.v11n14p10

Gender as a Moderator of the Association Between Exposure to Violent Media Contents and Aggressive Behaviour in a Sample of Nigerian In-School Adolescents

2019· article· en· W2988677415 sur OpenAlexvenueno aff
Chinyere Augusta Nwajiuba, Chiedu Eseadi, Paul N. Onwuasoanya, Emenike N. Anyaegbunam, Oluchi Queen Onwudinjo, Rowland C. Uwakwe, Ngozi Awoke, Ijeoma Awa Kalu, Iheanacho Christian Agboti, Kay Chinonyelum Nwamaka Onyechi, Bartholomew C. Nwefuru

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Health and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationPsychologyAggressionPsychological interventionAssociation (psychology)Human factors and ergonomicsPoison controlDevelopmental psychologyClinical psychologySocial psychologyMedicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a correlational survey research which was carried out to find out if gender is a moderator of the association between exposure to violent media contents and aggressive behaviour in a sample of Nigerian in-school adolescents. The respondents were 603 senior secondary class 2 adolescents in Onitsha Education Zone of Anambra State. Two self-report questionnaires measuring violent media contents consumption and aggressive behaviour respectively were used for collection of data. Chart, partial correlation, and regression statistics were utlized to analyze and interpret the data. The research hypothesis was considered significant at .05 probability level. Results indicate that, to a very high extent, gender moderated the relationship between exposure to violent media contents and aggressive behaviour among in-school adolescents. Also, it was found that gender significantly moderated the relationship between exposure to violent media contents and aggressive behaviour among in-school adolescents. It is recommended that Nigerian secondary schools should initiate and promote gender-friendly and gender-transformative school-based interventions that would help mitigate aggression among in-school adolescents.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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