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Enregistrement W2937747075 · doi:10.1016/j.pmedr.2019.100867

Adolescent media use and its association to wellbeing in a Canadian national sample

2019· article· en· W2937747075 sur OpenAlexafffundabout
Caroline Fitzpatrick, Robin Burkhalter, Mark Asbridge

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensDalhousie UniversityImpactUniversity of WaterlooConcordia UniversityUniversité Sainte-Anne
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteHealth CanadaCanadian Cancer Society
Mots-clésSocial connectednessEthnic groupPhysical activityMedia useDemographyAssociation (psychology)Self-esteemAcademic achievementPsychologyMedicineClinical psychologyDevelopmental psychologySocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our objective is to describe associations between media usage and multiple wellbeing indicators in a nationally representative sample of Canadian youth (CSTADS 2012-13) enrolled in grades 7 to 12 (N = 41,057). Youth reported media usage (television/movie viewing, videogame playing, and surfing the internet), wellbeing (academic achievement, school connectedness, self-esteem, physical activity, intake of fruits and vegetables, and bullying), and psychological (drug use, drinking, and smoking) and sociodemographic confounds (ethnicity, grade, province, gender). Videogame playing was negatively associated with academic achievement, b = -0.07 (99% CI, -0.08-05), physical activity, b = -3.09, (99% CI, -3.63-2.56), school connectedness, b = -0.03 (99% CI, -0.04-0.02), self-esteem, b = -0.13 (99% CI, -0.16-0.09), and the consumption of fruits and vegetables b = -0.07 (99% CI, -0.11-0.03). Internet usage was negatively related to self-esteem, b = -0.25 (99% CI, -0.28-0.21), school connectedness, b = -0.03 (99% CI, -0.03-0.02), academic achievement, b = -0.02 (99% CI, -0.03-0.002) and physical activity b = -1.42 (99% CI, -1.92-0.91). Finally, television exposure was linked with less fruits and vegetable consumption, b = -0.09 (99% CI, -0.12-0.06), academic achievement b = -0.05 (99% CI, -0.07-0.04), school connectedness b = -0.02 (99% CI, -0.03-0.01), self-esteem b = -0.06 (99% CI, -0.11-0.003), and physical activity b = -1.09 (99% CI, -1.64-0.54). Internet, television/movies, and videogame time also increased the odds of bullying others by 9%, OR = 1.09 (99% CI, 1.04-1.14) 8%, OR = 1.08 (99% CI, 1.01-1.16) and 7%, OR = 1.07 (99% CI, 1.01-1.14) respectively. Overall effect sizes were small yet may represent significant impairment for heavy media users.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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