Perceived Parent-Adolescent Relationship, Perceived Parental Online Behaviors and Pathological Internet Use among Adolescents: Gender-Specific Differences
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the associations between adolescents' perceived relationships with their parents, perceived parental online behaviors, and Pathological Internet Use (PIU) among adolescents. Additional testing was carried out to determine the effect of different genders (parent and adolescent). Cross-sectional data was collected from 4,559 students aged 12 to 21 years in the cities of Beijing and Jinan, People's Republic of China. Participants responded to an anonymous questionnaire concerning their Internet use behavior, perceived parental Internet use behaviors, and perceived parent-adolescent relationship. Hierarchical linear regressions controlling for adolescents' age were conducted. Results showed different effects of parent and adolescent gender on perceived parent-adolescent relationship and parent Internet use behavior, as well as some other gender-specific associations. Perceived father-adolescent relationship was the most protective factor against adolescent PIU with perceived maternal Internet use positively predicting PIU for both male and female adolescents. However, perceived paternal Internet use behaviors positively predicted only female adolescent PIU. Results indicated a different effect pathway for fathers and mothers on boys and girls, leading to discussion of the implications for prevention and intervention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».