Pubertal development and screen time among South Korean adolescents: testing body mass index and psychological well-being as mediators
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».