To Upvote or Downvote: Parental Supervision of Screen Time on Reddit
Notice bibliographique
Résumé
Screen time is a controversial subject in media and technology studies. Situated within the media harm debate, binary arguments have developed in discourse about the effect screen time has on people and society. The widespread use of screen-based media is the culmination of user-friendly smartphones and tablets as well as the ubiquitous nature of screen-laden media. How parents define, implement, and manage screen time is imperative to understanding how children engage with screen-based media and the observed effect it has. To understand this discourse, I conducted a social network content analysis of conversations surrounding screen time on the user-generated platform Reddit. The analysis focused on contributors' uses of the term "screen time" and the conversations relating to the implications of screen time for children. Preliminary data suggests that groups form around clusters of information that deem screen time as having a positive, negative or neutral effect - a position that also determines a parent's decision to provide unlimited or restricted access of screens to their children. The conceptual framework for this research draws from Pinch and Bijker's (1990) social construction of technology to understand how social groups form and how these groups share meanings they attach to the artifact (in this case, screens). The group formations around screen time mimic the media harm debate, with children viewed as competent (able to use technology to create, participate and build digital literacies) or vulnerable (subjected to harmful content, physical risks, and potential delays in cognitive development). The problem with the tendency to view children's screen time as positive or negative, rather than both, is it limits management strategies on how to minimize risk and maximize benefit.
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 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 | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».