MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401587619 · doi:10.1002/ab.22171

Brief report: Social comparison, hypercompetitiveness, and indirect aggression: Associations with loneliness and mental health

2024· article· en· W4401587619 sur OpenAlexafffund
Ann H. Farrell, Mollie J. Eriksson, Tracy Vaillancourt

Notice bibliographique

RevueAggressive Behavior · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster UniversityBrock University
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésLonelinessAggressionPsychologyPoison controlMental healthPsychopathologyClinical psychologyInjury preventionSuicide preventionDevelopmental psychologyPsychiatryMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Indirect aggression is commonly used in adulthood, but most researchers have focused on this behavior in romantic relationships or from an intrasexual competition perspective. Therefore, we aimed to understand the social characteristics and mental health correlates of indirect aggression by combining perspectives from developmental psychopathology and evolutionary psychology. We examined: (1) whether social characteristics (social comparison, hypercompetitiveness) contributed to indirect aggression (perpetration, victimization) and (2) whether there were indirect effects from indirect aggression (perpetration, victimization) to mental health difficulties through loneliness. In a cross‐sectional sample of 475 young adults (57.7% women, 51.6% White, Mage = 20.2, SDage = 2.18), path analyses revealed that social comparison predicted indirect aggression victimization, which indirectly predicted mental health difficulties (depression, anxiety, somatic symptoms) through loneliness. In contrast, indirect aggression perpetration was only predicted by hypercompetitiveness. The findings highlight that reframing cognitions associated with social comparison could help prevent indirect aggression and mental health difficulties among young people.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAggressive BehaviorMême sujetBullying, Victimization, and AggressionTravaux en français237 207