Examining screen time: The role of parents' efficacy for child's activity
Notice bibliographique
Résumé
From a health perspective, both decreasing screen time and increasing physical activity are important (Danielsen et al., 2011). Although they are independent behaviors (Taveras et al., 2007), it is likely that they compete for scheduling during a child's discretionary leisure time. As parents play a role in both (Smith et al., 2010), one wonders whether the confidence of parents to keep their children active would be associated with less screen time for children. This study examined how parents' efficacy to manage their child's activity relates to screen time, with child's age as a moderator. Parents (N=24) of children aged 2-18 completed an online survey twice (1 week apart). Screen time was assessed by parents' reports of television, computer and video game use. To assess parental efficacy, parents reported their confidence to manage their child's activity (Kraft et al., 2012). In predicting screen time at time 2, previous screen time (time 1) and age were entered on step 1, parental efficacy (time 1) on step 2 and an age by efficacy interaction on step 3. The interaction was significant (R2change=.14, p=.04). Inspection of the simple slopes revealed that parents of older children who were more vs. less efficacious in keeping their children active reported their children had less screen time (p=.02). This provides preliminary evidence that parents' confidence in keeping their children active may be associated with lesser screen time, especially when children are older.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».