Who might flourish and who might languish? Adolescent social and mental health profiles and their online experiences and behaviors
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
Extant research has identified associations between social media and internet use on the social and mental wellbeing of adolescents. While associations are clear, less apparent is why some adolescents respond and behave differently to the risks and benefits associated with social media use. Specifically, a paucity of work has examined how mental (i.e. anxiety and depression) and social (i.e. peer acceptance) factors work together to impact technology use, behaviors, and experiences. Thus, the purpose of this study was to (a) use latent profile analysis (LPA) to identify adaptive and maladaptive adolescent social and mental health profiles and (b) examine the links between these profiles and demographic variables, time spent online, reasons for going online, privacy-/oversharing-related behaviors, and cyberbullying and victimization instances. Among a sample of grades 6 and 7 students (n = 671), we examined students' reports of social acceptance, depression, and anxiety. Using LPA, we identified three profiles of social and mental health: a flourishing profile (high social acceptance, low depression, and low anxiety), a moderate profile (average social acceptance, above average depression, above average anxiety), and a languishing profile (low social acceptance, high depression, and high anxiety). Findings showed significant differences across the profiles in relation to several sociodemographic factors and online behaviors.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 découle