Análisis de la adicción al smartphone en estudiantes universitarios
Notice bibliographique
Résumé
Los smartphones son el dispositivo móvil más utilizado por parte de la población. Su uso se ha intensificado en los últimos años, dando lugar a comportamientos adictivos entre los más jóvenes. Los objetivos de este trabajo fueron evaluar el grado de adicción al smartphone, determinar los factores sociodemográficos que influyen en la adicción y en la autoestima y establecer la correlación entre estas dos variables. La muestra se compuso por estudiantes universitarios de la Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad de Granada (N = 385), con edades comprendidas entre los 18 y 46 años (M = 24,08; DT = 5,00). Se utilizó una metodología cuantitativa aplicando dos escalas estandarizadas internacionalmente. Los hallazgos del estudio confirmaron un grado medio-alto en la adicción al smartphone, la influencia del tiempo de uso en la adicción al smartphone y la edad y la titulación académica como factores influyentes en la autoestima. Por otro lado, el modelo de ecuación estructural mostró una correlación negativa entre la adicción al smartphone y la autoestima. Finalmente, los datos obtenidos alertan del mal uso que los estudiantes universitarios le están dando a los dispositivos móviles y de la necesidad de implementar medidas para evitar comportamientos adictivos. Smartphones are the mobile device most used by the population. Its use has intensified in recent years, leading to addictive behaviours among younger people. The objectives of this paper were to evaluate the degree of smartphone addiction, determine the sociodemographic factors that influence addiction and self-esteem, and establish the correlation between these two variables. The sample was made up of university students from the Faculty of Education Sciences of the University of Granada (N = 385), aged between 18 and 46 (M = 24.08; DT = 5.00). A quantitative methodology was used applying two internationally standardized scales. The study findings confirmed a medium-high degree in smartphone addiction, the influence of usage time on smartphone addiction and age and academic degree as factors influencing self-esteem. On the other hand, the structural equation model showed a negative correlation between smartphone addiction and self-esteem. Finally, the data obtained warns of the misuse that university students are giving to mobile devices and the need to implement measures to prevent addictive behaviour.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».