Alexithymia and peer victimisation: interconnected pathways to adolescent non-suicidal self-injury
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background The prevalence of non-suicidal self-injury (NSSI) among adolescents underscores the importance of understanding the complex factors that drive this behaviour. Framed within broader constructs of emotional regulation theories, alexithymia and peer victimisation are thought to interact to influence NSSI behaviours. Aim This research addresses whether alexithymia and peer victimisation serve as risk factors for NSSI and, if so, how these factors interact with each other. Method This quantitative study analysed data from 605 adolescents, using a range of validated self-report measures including the Toronto Alexithymia Scale. Statistical analyses including one-way analysis of variance, multiple regression and structural equation modelling were employed to scrutinise the relationships among the variables. Results Alexithymia and peer victimisation significantly predicted NSSI behaviours. Specifically, the ‘difficulty in identifying feelings’ subscale of alexithymia emerged as a noteworthy predictor of NSSI ( P < 0.001). Peer victimisation mediated the relationship between alexithymia and NSSI, explaining approximately 24.50% of alexithymia's total effect on NSSI. In addition, age was a significant predictor of NSSI, but gender and education years were not ( P > 0.05). These relationships were found to be invariant across genders. Conclusions This study enriches our understanding of the interplay between alexithymia, peer victimisation and NSSI, particularly within the Chinese context. Its findings have significant implications for a rethinking of alexithymia's theoretical construct and interventions targeting emotional literacy and peer dynamics among adolescents. Future research could benefit from a longitudinal design to establish causality.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle