Unraveling the influence of offline and online social support on the connection between negative life events and suicidal ideation: a cross-sectional and gender-based examination among Chinese students amid the COVID-19 crisis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to investigate whether offline and online social support mediate the relationship between negative life events (NLEs) and suicidal ideation among Chinese students during the COVID-19 pandemic, with a focus on gender differences. METHODS: Using stratified sampling, 1,800 middle-high school and university students across China were surveyed. Structural equation modeling (SEM) with bias-corrected bootstrapping (5,000 samples) tested mediation effects, while multigroup SEM evaluated gender invariance. The Adolescent Self-Rating Life Events Checklist (ASLEC), Scale of Suicidal Ideation (SSI), and modified social support scales were administered. RESULTS: Offline social support significantly mediated NLEs’ impact on suicidal ideation: among males, for punishment (indirect effect = -0.007, 95% CI [-0.012, -0.003]) and adaptation (0.009, [0.004, 0.015]); among females, for learning pressure (0.008, [0.003, 0.013]), loss (0.013, [0.006, 0.021]), interpersonal relationships (0.024, [0.015, 0.034]), and adaptation (0.015, [0.008, 0.023]). Online social support showed no mediating effects for either gender. Multigroup SEM confirmed gender-invariant mediation structures (Δχ2 = 3.29, p = 0.17). CONCLUSION: Offline social support serves as a critical mediator of NLEs’ effects on suicidal ideation, with gender-specific pathways. Online support cannot substitute for tangible networks during crises. Findings emphasize the need for gender-tailored offline support interventions and longitudinal research to inform suicide prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».