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Enregistrement W1479934904 · doi:10.15353/joci.v8i1.3052

Revisited: Communication Media Use in the Grandparent/Grandchild Relationship

2012· article· en· W1479934904 sur OpenAlexvenueno aff
Ulla Bunz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrandparentPhoneInstant messagingPsychologyLandlineDemographicsQuality (philosophy)Mobile phoneQuality timeGrandchildFace (sociological concept)Social psychologyDevelopmental psychologyComputer scienceFocus groupDemographyWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study extends and replicates some of Harwood’s (2000) earlier research investigating media use in interactions between grandparents and grandchildren. More specifically, this research extends Harwood’s work by adding the technologies of the cell phone, email, and instant messenger to the media he investigated (face-to-face, written documents, and telephone). Such a study allows finding out whether the availability of new technologies has any effect on the grandparent/grandchild relationship. Sixty-six dyads (N = 132) of grandchildren and grandparents participated in the study, completing a questionnaire on basic demographics, media use, and relational quality. Results show usage divides between grandchildren and grandparents, as well as within the grandparent group. The cell phone and face-to-face interaction are used most frequently in the grandparent/grandchild relationship. Technologies such as email or instant messenger are not used much even across the geographic distance they were designed to overcome. Follow up tests to a significant ANOVA did not show significant results for medium type chosen based on who initiates contact. Face-to-face remains the strongest predictor of quality inter-generational relationships, followed by use of the cell phone, the landline phone, and email (in that order). Findings are discussed in light of both media richness theory and the social influence model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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