Developmental Trajectories of Loneliness Among Chinese Early Adolescents: The Roles of Early Peer Preference and Social Withdrawal
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine distinct loneliness trajectories and to explore the roles of group-level peer preference and individual-level social withdrawal (i.e., unsociability and shyness) as predictors of these trajectories. Participants were 1134 Chinese elementary school students (Mage = 10.44 years; 565 boys). Data were collected from self-reports and peer nominations. Latent class growth analysis (LCGA) was employed to identify distinct trajectories of loneliness, and multinomial logistic regression was subsequently used to examine the relationships between these trajectories and their predictors. Results showed that three loneliness trajectories were identified: high increasing, moderate decreasing, and low decreasing. Participants at baseline with higher peer preference were more likely to belong to the low decreasing trajectory subgroup rather than the other two subgroups. Furthermore, those at Time 1 with higher unsociability had lower odds of being classified into the moderate or low decreasing trajectory subgroup compared to the high increasing trajectory subgroup. Additionally, participants at baseline with higher shyness had reduced likelihoods of following the low decreasing trajectory subgroup as opposed to the other two subgroups. These results have implications for how we understand both the different subgroups of loneliness trajectories and the predictions of peer preference and social withdrawal on these trajectories in Chinese early adolescents.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».