The Effect of Left-Behind Experience and Self-Esteem on Aggressive Behavior in Young Adults in China
Notice bibliographique
Résumé
There is little investigation on the independent effects of left-behind experience (LBE) on self-esteem and aggressive behavior in Chinese young adult populations, or the interaction effects of LBE and self-esteem on aggressive behavior. Thus, a school-based health survey was conducted in Anhui province in China in 2017. A total of 4,154 college students completed standard questionnaires which contain details of left-behind-related characters, self-esteem, aggressive behavior, and sociodemographic profile. Of included students, 55.3% were those with LBE (LBEs). Compared to students without left-behind experiences (NLBEs), LBEs had significantly increased scores of aggressive behavior and decreased score of self-esteem. The increased aggression in LBEs was highly related to longer left-behind duration, younger age of left-behind for the first time, and decreased self-esteem. On the other side, the aggressive behavior was demonstrated negatively correlated with self-esteem in both LBEs and NLBEs. There was an interaction effect of left-behind duration and self-esteem on physical aggression and of frequency of contacting with parents and self-esteem on verbal aggression. Besides, the interaction of primary caregiver and self-esteem on hostility and aggression toward self were also observed, respectively. Our results indicated LBEs and low self-esteem are associated with increased risk of aggressive behavior in Chinese young adults. The increased aggressive behavior in LBEs were highly related to longer left-behind duration, younger age of left-behind for the first time and decreased self-esteem. In those LBEs with some certain left-behind-related characters, aggressive behavior decreased more prominently with the increase of self-esteem. Strategies to improve self-esteem, particularly among young adults who have certain characters of LBE, should be a significant component of prevention and interventions of aggressive behavior.
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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 | 0,000 | 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 ».