Peer Influence and Selection Impact on Adolescent Aggression: Exploring Nonaggressive Delinquency, Peer Victimization, and Moral Disengagement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the effects of nonaggressive delinquency, victimization, and moral disengagement on aggression at both the individual and social influence levels. METHODS: We collected two consecutive rounds of longitudinal data, with a 6-month interval, from seven high schools in the central region of China in 2016, comprising a total of 2406 valid samples. The Stochastic Actor-Oriented Models (SAOMs), a dynamic network analysis method is used explore the effect in individual and social influence levels. RESULTS: The main findings are as follows: (1) At the individual level, we found that nonaggressive delinquency and moral disengagement were significantly positively associated with proactive aggression, while victimization was significantly related to proactive aggression but not reactive aggression. (2) At the social influence level, our findings highlighted the presence of a selection effect in adolescent friendships. Specifically, adolescents were more likely to form friendships with peers of the same gender, socioeconomic status (SES), and similar levels of nonaggressive delinquency and moral disengagement. (3) Regarding friends' negative behaviors and attitudes, friends' moral disengagement and peer victimization were not significantly associated with individual levels of proactive and reactive aggression. However, friends' nonaggressive delinquency had a significant negative association with adolescents' reactive aggression, while no significant association was found with proactive aggression. CONCLUSION: This study used SAOMs to examine how individual and social factors influence adolescent aggression, finding that individual delinquency and moral disengagement significantly associated with aggression. While friends' victimization and moral disengagement had no direct effects, friends' delinquency reduced reactive aggression, and friends' overall aggression increased individual aggression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».