A Study of the Relationship between Internet Dependence and Social Skills of Students of Medical Sciences
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Internet dependence is a topic of interest that has been discussed as a behavior-based addiction in recent years and has become a growing issue in the information technology era. This addiction has caused many problems for college students. In this regard, the current study aimed to investigate the relationship between Internet addiction and social skills of students of Medical Sciences. Methods: This is a descriptive-correlational study. The sample included 354 medical students who were selected through applying stratified random sampling method and were tested using two questionnaires of Internet Addiction and Social Skills. Data were analyzed applying the Pearson correlation coefficient and stepwise regression analysis. Results: The findings indicated that there were significant positive relationships between Internet dependence and social skills. Internet dependence has a reversed relation with initiation and termination, assertiveness, social reinforcement, empathy, and cooperation. Increasing Internet dependence, these skills weakened. However, no significant correlation was found between Internet dependence and orientation skills. Moreover, the results of the regression analysis showed that these five variables predicted about 66% of the criterion variable (internet dependence). Conclusion: Since Internet addiction can falter students’ social skills and has strong negative effects on interpersonal communication and social interaction, it is essential to make efforts to give students’ use of the Internet a specific direction to avoid its probable adverse effects.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».