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Enregistrement W2979830334 · doi:10.11575/prism/36987

An Examination of the Impacts of Screen Time on Early Childhood Developmental Outcomes and the Role of Parental Engagement

2019· dissertation· en· W2979830334 sur OpenAlexaboutno aff
Melissa Mueller

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDevelopmental psychologyEarly childhoodPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the television entered our homes in the late 1950’s, scientists have wondered about the impact of television on our development. In addition to watching television, children now have access to and interact with video games, computers, mobile devices, and DVDs that simply did not exist before (common sense media, 2013). Prescriptive research is limited, but current recommendations suggest that children aged three to five should view no more than one hour of screen time per day, and children six to 12 years of age should be limited to two hours of screen time per day (Canadian Paediatric Society, 2017). Although screen time is a pervasive part of a child’s life, reliable estimates on the use of technology, and its impact on various areas of child development are of critical importance. This lends to the research questions of what are the estimated effects of preschool-age screen time on behavioural outcomes and what role do parents play in moderating those effects? The present study examined how screen time is associated with behavioural outcomes in three-year-old children using data from a pregnancy cohort in Calgary, Alberta. The results indicate that 85.3% of the children in this study were exceeding the screen time recommendation of 1 hour per day. Screen time predicted hyperactivity/inattention and separation anxiety, but parental engagement did not moderate those relationships. This research informs on the role of a number of factors that can explain the association between screen time and poor behaviour outcomes. Findings from this study benefit educators and parents by affirming their role as important monitors and limiters of screen time while encouraging other enriching activities for child development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
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