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Enregistrement W4310230904 · doi:10.3390/ijerph192315791

Social Connections and Self-Perceived Depression: An Enhanced Model for Studying Teenagers’ Mental Wellbeing

2022· article· en· W4310230904 sur OpenAlexaff
Abdullah Sarwar, Md. Amirul Islam, Muhammad Mohiuddin, Mohammad Ali Tareq, Aysa Siddika

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychological interventionMental healthDepression (economics)Structural equation modelingAffect (linguistics)Clinical psychologySocial supportDevelopmental psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising prevalence of depression among teenagers in Malaysia as well as globally makes it a vital issue to study. The purpose of this research is to examine the effects of social connection and self-perceived depression towards the improved mental wellbeing of the teenagers of Malaysia. Moreover, the mediating role of self-perceived depression on the improvement of the mental wellbeing of teenagers is examined in this study. This study followed a questionnaire-based approach. The sample of this study included 289 students aged between 15 and 19 years from Klang Valley, Malaysia. Prior permission was obtained from school authorities as well as from parents to allow their children to participate in the survey. To find out the structural relationship between the variables, PLS-SEM was utilized. This study finds that stronger social connections with family and friends may result in reduced self-perceived depression among Malaysian teenagers. Moreover, self-perceived depression among the teenagers surveyed had a negative effect on their improved mental wellbeing. The findings of this study will significantly affect how depression theories are currently understood and have consequences for social work, services, and policy interventions regarding teenagers in Malaysia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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