Regional contextual determinants of internet addiction among college students: a representative nationwide study of China
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many studies have reported factors associated with internet addiction (IA) but little attention has been paid to contextual influences. The present study examined the association between regional contextual determinants of IA among college students in China. Methods: Participants comprised 6929 college students, who were identified through a multistage survey sampling process conducted in 28 university/colleges in China. Individual data was obtained through a self-administered questionnaire, and regional variables were retrieved from a national database. Multilevel logistic regression models were used to examine individual and regional influences on IA. Results: The overall IA prevalence was 13.6%. The final multiple level logistic models showed that higher frequent air pollution and PM2.5 level had 4.34 and 1.56 times the likelihood of suffering from IA, respectively; but higher regional per capita area of paved roads had lower likelihood of IA, ORs were from 0.66 to 0.39. Conclusions: The results of this study add important insights about the role of contextual regional factors, especially air pollution, affecting IA among college students in China, and demonstrates the need to account for environmental influences in addressing IA.
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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 | 0,015 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».