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Enregistrement W1730940283

Stuck on screens: patterns of computer and gaming station use in youth seen in a psychiatric clinic.

2011· article· en· W1730940283 sur OpenAlexaff
S. Baer, Elliot Bogusz, David A. Green

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAddictionFunctional impairmentPsychologyPsychiatryPopulationMultivariate analysisClinical psychologyMedicineEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Computer and gaming-station use has become entrenched in the culture of our youth. Parents of children with psychiatric disorders report concerns about overuse, but research in this area is limited. The goal of this study is to evaluate computer/gaming-station use in adolescents in a psychiatric clinic population and to examine the relationship between use and functional impairment. METHOD: 102 adolescents, ages 11-17, from out-patient psychiatric clinics participated. Amount of computer/gaming-station use, type of use (gaming or non-gaming), and presence of addictive features were ascertained along with emotional/functional impairment. Multivariate linear regression was used to examine correlations between patterns of use and impairment. RESULTS: Mean screen time was 6.7±4.2 hrs/day. Presence of addictive features was positively correlated with emotional/functional impairment. Time spent on computer/gaming-station use was not correlated overall with impairment after controlling for addictive features, but non-gaming time was positively correlated with risky behavior in boys. CONCLUSIONS: Youth with psychiatric disorders are spending much of their leisure time on the computer/gaming-station and a substantial subset show addictive features of use which is associated with impairment. Further research to develop measures and to evaluate risk is needed to identify the impact of this problem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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