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Enregistrement W2886623208 · doi:10.1371/journal.pone.0202048

Is pornography use a risk for adolescent well-being? An examination of temporal relationships in two independent panel samples

2018· article· en· W2886623208 sur OpenAlexaff
Taylor Kohut, Aleksandar Štulhofer

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesHrvatska Zaklada za Znanost
Mots-clésPornographyPsychologyAnxietyClinical psychologyPopulationPath analysis (statistics)Developmental psychologyMedicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-sectional evidence suggests that pornography use is related to lower mental well-being among adolescents but it remains unclear if changes in well-being are related to the dynamics of pornography use within this population. We examined the relationship between pornography use, subjective well-being, symptoms of depressions and anxiety, and self-esteem in two independent panel samples (N = 455; N = 858) of Croatian adolescents using cross-lagged path analysis and lagged linear mixed models. After controlling for impulsiveness and family environment-factors that are unlikely to be influenced by pornography use-earlier levels of pornography use were not significantly associated with subsequent decreases in subjective well-being across gender and panel. However, pornography use was associated with increases in both self-esteem and symptoms of depression and anxiety, albeit only among adolescent women in one of the two panels. In addition, low subjective well-being was associated with a subsequent increase in pornography use, but only in female adolescents in one panel. This study's results are not consistent with concerns about pornography use negatively contributing to male adolescents' psychological well-being, but suggest potential antagonistic links between pornography use and specific facets of mental well-being in adolescent women. Such links should be considered tentative until verified with further research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,147 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations70
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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