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Enregistrement W3000590310 · doi:10.29173/cjfy29491

Exploring the Effects of Social Media on Interpersonal Communication among Family Members

2019· article· en· W3000590310 sur OpenAlexvenueno aff
Ayla G. Lopez, Kennet G. Cuarteros

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Family and Youth / Le Journal Canadien de Famille et de la Jeunesse · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpersonal communicationPsychologySocial psychologyQuality (philosophy)Social mediaInterpersonal relationshipComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communication is essential toward all families and given the technology that we have today, Facebook has been one of many social media sites that lets people stay connected whereever they may be, although, not all members of the family are in to using Facebook to communicate with their loved ones. This study aims to determine the effects of social media on interpersonal communication among family members, in particular, it analyzes the effectiveness of Facebook and family communication. In connection with this, the emphasis of this study is the effects of social media on the quality of interpersonal communication skills among family members. A sample of 25% of 120 individuals from four different colleges during the 2016-17 school year were the respondents of this study. A questionnaire was given to the respondents which included their profile, number of hours and activities on Facebook, and lastly the quality of their interpersonal communications with their family members. The results of the study show that communicating through Facebook more than likely leads to misunderstandings among family members as the messages are not expressed properly. Hence, a family must take time to talk and interact with each other personally in order to avoid these kinds of conflicts and maintain a good family relationship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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