The Influence of Social Connectedness Stimulation on Prosocial Behavior Based on Hierarchical Linear Model-Taking Universities in Guangxi, China as an Example
Notice bibliographique
Résumé
The results of the study indicate that the more social support a student gets, the higher the interpersonal trust, the more harmonious interpersonal relationship, and the higher the willingness to conduct prosocial behavior. The objective of this study is to examine the sense of social connectedness (SSC) and prosocial behavior (PB) of students in Guangxi higher education institutions in China and to further understand the factors influencing PB of students in higher education. In this study, a total of 1,007 students were sampled from eight Guangxi higher vocational schools through purposive sampling using questionnaires, of which 676 (67.1%) were male students and 331 (32.9%) were female students. This study further enriches self-determination theory by exploring the effects of teachers’ character, teaching behaviors, and social support on PB, using SSC as an intrinsic motivation. In addition, the study results revealed that SSC, perceived teacher character, teaching behaviors, and perceived social support (PSS) were positively related to students’ PB. SSC affects PB not only directly but also indirectly through the mediating role of perceived teacher character teaching behavior and perceived teacher support. Teacher character, teaching behaviors, and PSS also play a chain mediating role in the relationship between SSC and PB. Finally, this study provides strategies to optimize school character management for higher education students to meet their basic psychological needs and thus promote the production of PB.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».