The more, the better? Social capital profiles and adolescent internalizing symptoms: A latent profile analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Past research suggests that offline and online social capital are empirically linked to adolescent psychological adjustment. However, little is known regarding the implications of distinctive combinations of social capital for adolescent internalizing symptoms. The present study aimed to examine adolescent social capital patterns and their associations with internalizing symptoms by using Latent profile analysis. A cross-sectional web-based survey was conducted among 1595 Chinese adolescents (mean age = 14.30 years, 50.7% male). All adolescents completed self-report questionnaires on their perceived offline and online social capital, depressive symptoms and anxiety symptoms. Latent profile analysis revealed four profiles of social capital: 1) Low Social Capital, 2) Moderate Social Capital, 3) High Social Capital, and 4) Only High Offline Social Capital. Further, analysis of covariance demonstrated that the Only High Offline Social Capital profile had significantly fewer internalizing symptoms than other three profiles. No statistical differences of internalizing symptoms were found between the other three profiles, except for the difference in anxiety symptoms between the Moderate Social Capital profile and the Low Social Capital profile. These findings suggest that the more social capital does not equal to the better mental health status. The social capital profiles and their associations with adolescent internalizing symptoms may provide practitioners with meaningful implications regarding the role of offline and online social capital in adolescent psychological adjustment.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».