MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2062101419 · doi:10.1089/cyber.2010.0208

Daily Patterns of Communication and Contact Between Italian Early Adolescents and Their Friends

2011· article· en· W2062101419 sur OpenAlexaff
Roberto Baiocco, Fiorenzo Laghi, Barry H. Schneider, Maria D’Alessio, Yair Amichai‐Hamburger, Robert J. Coplan, Diana Koszycki, Martine F. Flament

Notice bibliographique

RevueCyberpsychology Behavior and Social Networking · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial contactPsychologyModalitiesDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of the present study was to explore patterns of communication between adolescents and their friends across both "online" and "in-person" contexts. The participants were adolescents (n = 727) aged 11-16 years attending middle schools in urban and rural areas of Italy. Participants completed daily logs of their in-person and online contacts with friends for 20 consecutive school days. Girls reported more total contacts with their friends than did boys as well as friendships that were closer and more intimate. However, boys indicated more contact than girls via electronic communication and online. Contacts with peers in general were less frequent among the older participants, perhaps because of increasing academic demands. Participants who complemented in-person contact with friends with electronic contact were less lonely than their counterparts who were less versatile in accessing different modalities of making contact with friends.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCyberpsychology Behavior and Social NetworkingMême sujetImpact of Technology on AdolescentsTravaux en français237 207