Analysis of Gender Differences in Internet Use of Children: Evidence from Turkey
Notice bibliographique
Résumé
<p>In this study, factors in Internet use of female and male children in Turkey were determined with probit regression model by using micro data set in Household Information Technologies Usage Research of 2013 carried out by Turkish Statistical Institute. Dependent variable of the study is two category variable, namely Internet use and non-use of female and male children. Independent variables are socio-economic and demographic variables. According to chi-square analysis, there is a relation between Internet use of female and male children and socio-economic and demographic characteristics. According to probit regression analysis results, for female children, region, educational status, having computer or mobile phone on their own, frequency of watching TV, watching movie, series; floor show, music, game show; watching educational programs such as documentaries, culture, art, reading newspaper and journal in printed media, using mobile phone and frequency of using computer are variables effective in Internet use. Region, rural-urban difference, age, being literate, educational status, having mobile phone or game console on their own, watching entertainment, music, competition programs, reading newspaper and journal in printed media, using mobile phone and, frequency of using computer are variables effective in Internet use among male children. Frequency of using computer is the most effective variable in Internet use and it is more effective among female children compared to male children.</p>
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».