Exploring Two Types of Aggressive Behavioural Risk Factors among Illegal Motorcycle Street Racers in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Illegal motorcycle street racing is a threat to civil society – it is a symbol of adolescents’ inner rebellion who channelled their unfulfilled desire through aggressive behaviour on the road, causing significant social and economic impact. Aggressive behaviours have been associated with prohibited substances intake, lack of religious knowledge, problematic family structures, and school failure. In this qualitative study, abductive strategies oriented to phenomenological approaches were employed to assess two types of aggressive behaviour risk factors, which were substance abuse and problematic family structures. In-depth interviews were conducted with thirty people in Penang, Malaysia, who participated in illegal street racing, referred to as Mat Rempits. Their responses were analysed using the NVivo software version 12. The results demonstrate three subthemes to prohibited substances intake: to relieve stress, for personal enjoyment, and for racing purposes, whereby the drugs are taken before races for the riders to be more courageous, aggressive, and agile manoeuvring the motorcycles. Meanwhile, the risk factor of family problems includes divorced and conflicted parents, raised by violence, being neglected, and not being appreciated by the family. Most of the participants stated that growing up with violence caused a psychological impact on their soul, making them stubborn, rude, and aggressive. The results demonstrate the need for a specific intervention programme for the adolescent to reduce their involvement in illegal street racing and aggressive behaviour.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».