Excessive social media users demonstrate impaired decision making in the Iowa Gambling Task
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Online social networking sites (SNSs) like Facebook provide users with myriad social rewards. These social rewards bring users back to SNSs repeatedly, with some users displaying maladaptive, excessive SNS use. Symptoms of this excessive SNS use are similar to symptoms of substance use and behavioral addictive disorders. Importantly, individuals with substance use and behavioral addictive disorders have difficulty making value-based decisions, as demonstrated with paradigms like the Iowa Gambling Task (IGT); however, it is currently unknown if excessive SNS users display the same decision-making deficits. Therefore, in this study, we aimed to investigate the relationship between excessive SNS use and IGT performance. METHODS: We administered the Bergen Facebook Addiction Scale (BFAS) to 71 participants to assess their maladaptive use of the Facebook SNS. We next had them perform 100 trials of the IGT to assess their value-based decision making. RESULTS: We found a negative correlation between BFAS score and performance in the IGT across participants, specifically over the last block of 20 trials. There were no correlations between BFAS score and IGT performance in earlier blocks of trials. DISCUSSION: Our results demonstrate that more severe, excessive SNS use is associated with more deficient value-based decision making. In particular, our results indicate that excessive SNS users may make more risky decisions during the IGT task. CONCLUSION: This result further supports a parallel between individuals with problematic, excessive SNS use, and individuals with substance use and behavioral addictive disorders.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle