Exposure to violent video and aggressive behavior among Public Secondary Students, Kwara State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Aggressive behavior is a range of acts that result in physical and psychological harm to the perpetrator, and other students, thus hindering learning activities. This study investigated the relationship between exposure to violent videos and aggressive behavior among public secondary students in Kwara State, Nigeria. The survey method with a correlational design was adopted. A total sample of 381 participants was involved using the stratified random sampling technique. A research-designed questionnaire titled Exposure to Violent Videos and Aggressive Behaviour Questionnaire (EVABQ) was used to collect the data. Pearson’s product-moment correlation and t-test statistics were used to analyze the hypotheses. Results revealed a positive relationship between exposure to violent videos and aggressive behavior. The results showed statistically significant differences in exposure to violent videos and aggressive behavior among public secondary students based on gender and age. Male respondents were more exposed to violent videos and had more aggressive behavior than females. In contrast, students below 15 years old were more exposed to violent videos and exhibited aggressive behavior than 15 years and above. Therefore, school counselors should sensitize public secondary students to the influence of exposure to violent videos on aggressive behavior, especially among males and students below 15 years old.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».