The associations of social networking site use and self-reported general health, mental health, and well-being among Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To investigate social networking site (SNS) use and frequency, and their potential associations with self-reported general health, mental health, and well-being among the Canadian population using the nationally representative 2013 General Social Survey (GSS). Methods Data were collected via Statistics Canada GSS 2013 (cycle 27). Six separate one-way analysis of covariances (ANCOVAs) were conducted to determine differences in general health, mental health, and well-being for both SNS use and frequency, controlling for age, gender, number of children at home, household location, education, and income. Results SNS users were younger (with nearly 96% being 15–24 years old vs. 27% ≥ 75 years; p < .001), female ( p < .001), have three or fewer children at home ( p < .001), live in urban/Prince Edward Island locations, were at the lower or higher ends of household income ( p < .001), and were less educated ( p < .001). Among all Internet users, better general health ( p = .03) was associated with using SNSs, yet better mental health ( p = .001) and well-being ( p = .001) were associated with not using SNSs. Among SNS account-holders, those who never accessed their accounts had significantly lower general health ( p = .007), mental health ( p < .001), and well-being ( p < .001) compared with those who accessed their accounts, regardless of frequency. Conclusion Differences exist for SNS use and frequency and health outcomes. However, investigations into the possible differences that may exist between individuals who do not have a SNS account and those who do, but do not use it, are needed in the future.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».