Self-Esteem, Resilience, Social Support, and Acculturative Stress as Predictors of Loneliness in Chinese Internal Migrant Children: A Model-Testing Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined the risk and protective factors of loneliness among Chinese internal migrant children (CIMC) in Beijing, China, including self-esteem, resilience, social support, and acculturative stress. Longitudinal survey data were collected from a large sample of 4th, 5th, and 6th grade CIMC from three schools in Beijing, at four time points (N = 862 at T1 to N = 837 at T4) over a 20-month period. Grounded in the Cultural and Contextual Model of Coping and the Acculturation Theory, two predictor models of loneliness were tested with path analysis. The results yielded the following: a) the two predictor models fit the data well; b) CIMC’s T1 self-esteem and T1 resilience protected them against loneliness at T4; and c) CIMC’s T2 social support seeking was a significant mediator between self-esteem and loneliness, and between resilience and loneliness; and d) similarly, CIMC’s T3 acculturative stress was a significant mediator between self-esteem and loneliness, and between resilience and loneliness. The study’s results highlight the merit and importance of implementing theoretically-guided, model-testing research grounded in a prospective research design, to help advance CIMC research. Implications for future research on and practical support for CIMC are discussed.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».