Bidirectional Associations Between Civic Engagement, Depressive Symptoms, and Suicidality in Youth: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Civic engagement is common in youth, yet its longitudinal association with mental health remains understudied. This study aims to document bidirectional associations between civic engagement, depressive symptoms, and suicidality at 20 and 23. METHODS: We included 1451 participants born in 1997/98 from the Québec Longitudinal Study of Child Development in Canada. At 20 and 23, youth self-reported their engagement in five types of civic activities, namely political engagement, volunteering, activism, charitable actions, community involvement, depressive symptoms, and suicidality. Cross-lagged path models adjusted for sex and parental socioeconomic status were used to test associations between civic engagement and mental health outcomes. RESULTS: Concurrently, individuals who engaged in political engagement and activism were more likely to experience increases in depressive symptoms and suicidality at 20, while those who engaged in volunteering tended to report fewer depressive symptoms. At 23, political engagement remained positively associated with depressive symptoms. Longitudinal analyses revealed that individuals who engaged in activism at 20 were more likely to experience increases in depressive symptoms over time (β = 0.17) and those who participated in charitable actions (β = -0.14) and volunteering (β = -0.11) at 20 tended to report fewer depressive symptoms at 23, though these associations were not independent. Mental health at 20 was not associated to later civic engagement. CONCLUSIONS: Types of civic engagement were differentially associated with later depressive symptoms, but not suicidality. Further research is needed to clarify the mechanisms underlying these associations, including the potential role of engagement frequencies, motivations, and contextual factors.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».