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Enregistrement W2768703263 · doi:10.5539/gjhs.v10n1p48

Smartphone Addiction among University Students and Its Relationship with Academic Performance

2017· article· en· W2768703263 sur OpenAlexvenueno aff
Jocelyne Matar Boumosleh, Doris Jaalouk

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmartphone addictionConfoundingLogistic regressionPsychologyAddictionAssociation (psychology)DemographicsScale (ratio)Statistical significanceDemographyMedicineClinical psychologyPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & OBJECTIVE: Smartphone use is almost universally relied on among college students. Whether smartphone addiction among college students has a negative predictive effect on academic performance is hardly studied. Previous research found an apparent association between smartphone use and academic achievement partly explained by the nature of the task the student is engaged in when using a smartphone. This study aims to assess the relationship between smartphone addiction and students’ academic performance controlling for important potential confounding variables.METHODS: A sample of 688 undergraduate students was randomly selected from Notre Dame University, Lebanon. Students were asked to fill out a questionnaire that included a) questions on variables related to socio-demographics, academics, smartphone use, and lifestyle behaviors; and b) a 26-item Smartphone Addiction Inventory (SPAI) Scale. Multiple logistic regression was performed to assess the independent association between smartphone addiction and cumulative grade point average (GPA).RESULTS: 49% reported smartphone use for at least 5 hours during a weekday. Controlling for confounding effects in the model, the association between total SPAI score and GPA did not reach statistical significance, whereas alcohol drinking (OR= 2.10, p=0.026), age at first use of smartphone (OR=1.20, p=0.042), use of smartphone for study-related purposes (OR=0.31, p=0.000), class (OR=0.35 (senior vs. sophomore standing), p=0.024), and faculty (ORs of 0.38 and 0.35 (engineering and humanities, respectively, vs. business students)) were found to be independent predictors of reporting a GPA of < 3.CONCLUSION: Findings from our study can be used to better inform college administrators and faculty about most-at- risk groups of students who shall be targeted in any intervention designed to enhance low academic performance.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,335 · 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.

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

Citations64
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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