The interplay of social media use, social support, and self-regulation in adjusting to university
Notice bibliographique
Résumé
The current research examined the characteristics of post-secondary students who use social media, their motivation for using social media and its relationship to university adjustment, as well as the moderating role played by self-regulation, socio-demographic variables, and social support. A total of 403 undergraduate students from two Canadian universities participated in this research, answering questions pertaining to motivations for social media use, social and academic adjustment to university, self-regulation, social support, and socio-demographics. Results show that four motivations for social media use emerged: self-promotion, entertainment, socialization, and university-related. Motivations for social media use were similar across platforms, regardless of socio-demographics, social support, and self-regulation, highlighting the universality of social media. Further findings indicate that the relationship between self-promotion motivations for social media use and social adjustment was moderated by social support, self-regulation, academic performance, and age; whereas there was not relationship between self-promotion and academic adjustment to university. Socialization motivations for social media use was positively linked to social adjustment to university. Self-regulation moderated the relationship between academic adjustment and both socialization and university related motivations for social media use. Lastly, there were no significant relationships or interactions between entertainment motivations for social media sue and either social or academic adjustment to university. As we move into an increasingly technological world, it is important to understand the nuances of how and why emerging adults are using social media to ensure adaptive patterns of internet use, including successful adjustment to university. This work further points to the need to better understand motivations for social media use, in particular, self-promotion motivations, and their impact on the university experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».