Alexithymia and peer victimisation: interconnected pathways to adolescent non-suicidal self-injury
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: > 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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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».