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Enregistrement W2199274489 · doi:10.5539/gjhs.v8n8p162

The Effect of Loneliness on Social Networking Sites Use and Its Related Behaviors

2015· article· en· W2199274489 sur OpenAlexvenueno aff
Samira Ranaeiy, Mohammad Reza Taghavi, Mohammad Ali Goodarzi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessSignificant differencePsychologyUCLA Loneliness ScaleScale (ratio)The InternetSocial psychologyClinical psychologyMedicineGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The current research was conducted to examine the effect of "Loneliness", on time spent in Social Networking Sites (S.N.S), main reasons for S.N.S use, and its related behaviors. MATERIALS & METHODS: 156 students of Shiraz University voluntarily participated in this research. Loneliness was assessed usingthe UCLA Loneliness scale. 25% of highest scoring students reported that they were lonely whereas 25% of the lowest scoring students were considered to be non-lonely. The positive and negative reasons of using S.N.S were assessed based on Reasons for Internet Use Scale, and internet behaviors were assessed based on Scale of Internet Behaviors. RESULTS: There was no difference in time spent in S.N.S as well as the positive and negative reasons of using S.N.S (contrary to literature), but internet behaviors showed a significant difference between "lonely" and "non-lonely" individuals. "Lonely" and "non-lonely" individuals showed a significant difference in "social aspect" of S.N.S behaviors. There was also a significant difference between "Lonely" and "non-Lonely" individuals in "Negative impact" of S.N.S behaviors. Yet, there seemed to be no difference in "competency and convenience aspect" of S.N.S behaviors. CONCLUSIONS: This study suggested that there is no difference between lonely and non-lonely individuals in reasons for using S.N.S and time spent in S.N.S. This finding stands contrary to previous research findings and general literature on the subject In other words, what drives people to S.N.S at the first place shows no significant difference between lonely and non-lonely individuals while after attending S.N.S, social behavior of lonely individuals shows a significant difference which is consistently enhanced online. Lonely people also significantly develop internet-related problems in their daily functioning, including interference with real life socializing.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,348 · 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.

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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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