Adolescence et technologie : besoins de savoir, de supervision et de reconnaissance | Adolescence and Technology: Need for Knowledge, Supervision and Acknowledgement
Notice bibliographique
Résumé
Selon Wisniewski, Rossom, Jia, Xu et Carroll (2015), 95% des adolescents utilisent un ou plusieurs outils technologiques pour de multiples usages. Des données ont été obtenues auprès de 245 adolescents âgés de 14 à 18 ans sur leur utilisation des technologies, le contexte et les impacts. Ces jeunes passent en moyenne 25,4 heures par semaine à naviguer sur le Web et 13,1 heures à se divertir avec des jeux vidéo. Les principaux besoins des adolescents concernant l’utilisation des outils technologiques sont mis en lumière dans l’optique d’offrir des services pour la prévention et l’intervention.According to Wisniewski, Rossom, Jia, Xu, and Carroll (2015), 95% of adolescents use one or more technological tools for multiple uses. Data was obtained from 245 teenagers aged 14 to 18 on their use of technology, its context and impact. These youths spend on average 25.4 hours per week browsing online and 13.1 hours playing video games. The key needs of adolescents regarding the use of technological tools are highlighted with the goal of offering prevention and intervention services.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».