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Enregistrement W4280565675 · doi:10.1177/02724316221088754

The Impact of Impulsivity and Academic Achievement on Suicidal Ideation in Adolescents: A Cross-Lagged Panel Analysis

2022· article· en· W4280565675 sur OpenAlexaff
Chenxu Wang, Yang Yang, Zhehao Jiang, Xiaoxiao Niu, Yu Liu, Xuji Jia, Lin Lin, Yunyun Zhang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Early Adolescence · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpulsivitySuicidal ideationIdeationPsychologyClinical psychologyIntervention (counseling)Academic achievementSuicide preventionPoison controlPsychiatryMedicineDevelopmental psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used a cross-lagged panel analysis to explore the effect of impulsivity and academic achievement on the development of suicidal ideation in adolescents using three-time assessments with an interval of 6 months. A total of 211 adolescents (104 boys, 107 girls with a mean age of 13.62 ± 0.68 years in the third assessment) completed the Barratt Impulsivity Scale, the Monthly Exam, and the Suicidal Ideation/Suicidal Attempt Questionnaire to evaluate the level of impulsivity, academic achievement, and suicidal ideation, respectively. Our results showed that impulsivity was a primary risk factor of suicidal ideation in adolescents during their early stage in junior high school, especially for girls, while academic achievement had an increasing effect on suicidal ideation as adolescents progressed to the higher grades in junior high school, suggesting that taking appropriate intervention measures at specific stages might be critical to prevent suicidal ideation in 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,368
Écart entre enseignants0,323 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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