Methodology to Derive Objective Screen-State from Smartphones: A SMART Platform Study
Notice bibliographique
Résumé
Time on screens (screen time) on multiple digital devices (computers, mobile phones, tablets, television screens, etc.) due to varied motivations (work, leisure, entertainment, gaming, etc.) has become an integral part of population behaviour. However, a significant evidence gap exists in screen time accumulated over ubiquitous mobile devices such as smartphones. This study aimed to develop an accurate, reliable and replicable methodology to derive objective screen time (i.e., screen-state) from all types of citizen-owned smartphones. A convenience sample of 538 adults (≥18 years) from two largest urban centres in Saskatchewan, Canada (Regina and Saskatoon) was recruited in 2017 and 2018. Participants used a custom-built smartphone application to provide objective and subjective data. A novel methodology was developed to derive objective screen-state, and these data were compared with subjective measures. The findings showed that objective screen-state from smartphones can be derived and assessed across a range of cut-points that take into consideration varied measurement errors. When objective measures were compared with subjective reporting, the results indicated that participants consistently underreported screen time. This study not only provides a methodology to derive objective screen-state from ubiquitous mobile devices such as smartphones but also emphasises the need to capture context via subjective measures.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».