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Enregistrement W2811045939 · doi:10.1002/hbm.24286

Impact of frequency of internet use on development of brain structures and verbal intelligence: Longitudinal analyses

2018· article· en· W2811045939 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesResearch Institute of Science and Technology for SocietyJapan Society for the Promotion of ScienceCore Research for Evolutional Science and TechnologyTohoku University
Mots-clésPsychologyThe InternetLongitudinal studyNeuroscienceComputer scienceWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive internet use is shown to be cross sectionally associated with lower cognitive functioning and reduced volume of several brain areas. However, the effects of daily internet use on the development of verbal intelligence and brain structures have not been investigated. Here, we cross sectionally examined the effects of the frequency of internet use on regional gray/white matter volume (rGMV/rWMV) and verbal intelligence as well as their longitudinal changes after 3.0 ± 0.3 (standard deviation) years in a large sample of children recruited from the general population (mean age, 11.2 ± 3.1 years; range, 5.7-18.4 years). Although there were no significant associations in cross sectional analyses, a higher frequency of internet use was found to be associated with decrease of verbal intelligence and smaller increase in rGMV and rWMV of widespread brain areas after a few years in longitudinal analyses. These areas involve areas related to language processing, attention and executive functions, emotion, and reward. In conclusion, frequent internet use is directly or indirectly associated with decrease of verbal intelligence and development to smaller gray matter volume at later stages.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,261 · 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