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Enregistrement W2557339503 · doi:10.1186/s41256-016-0019-2

Pubertal development and screen time among South Korean adolescents: testing body mass index and psychological well-being as mediators

2016· article· en· W2557339503 sur OpenAlexafffund
Eun‐Young Lee, John C. Spence

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Research and Policy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Youth Policy Institute
Mots-clésScreen timeBody mass indexMediationStructural equation modelingPositive Youth DevelopmentMedicineDepression (economics)DemographyDevelopmental psychologyPsychologyClinical psychologyObesityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study tested links between pubertal development and screen time among South Korean adolescent boys and girls. METHODS: = 13.14 years). Body mass index (BMI) at Grade 8 (baseline), self-esteem and depression at Grade 9 were examined as mediators of the relationship between pubertal development and screen time after adjusting for household income and academic performance. Structural equation modeling was used to assess direct and indirect pathways between pubertal development at Grade 8 and screen time at Grade 9. RESULTS: No direct effect of pubertal development on screen time was found. But, an indirect effect existed for boys from pubertal development to screen time through BMI. Earlier pubertal development predicted higher BMI, and in turn, higher BMI predicted more time spent in screen time. Among girls, pubertal development negatively predicted BMI; however, no mediation effect of BMI between pubertal development and screen time was observed. No mediation effect of self-esteem or depression was found among boys or girls. CONCLUSIONS: Pubertal development appears to have an indirect influence on screen time through BMI for South Korean boys. More studies examining potential pathways between pubertal development and sedentary behavior are needed to build on these findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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