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Enregistrement W3003735750 · doi:10.17975/sfj-2019-008

Should it Stay or Should it Go? Smartphone Dependency

2019· article· en· W3003735750 sur OpenAlexaffvenue
Kira Foreman-Tran, Karina Schnurr, Ana C. Ruiz Pardo, John Paul Minda

Notice bibliographique

RevueSTEM Fellowship Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeskTask (project management)PopularityPhonePsychologyCognitionMobile phoneApplied psychologyAffect (linguistics)Dependency (UML)Social psychologyComputer scienceCommunicationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As smartphones grow in use and popularity, it is important to understand the possible effects that varying levels of smartphone use may have on human cognition. Although smartphones provide many advantages for daily activities, one must also recognize the potential disadvantages. For example, smartphone use may lead to nomophobia, which is defined as the modern fear of not being able to access your smartphone or the internet (Yildirim & Correia, 2015). The present study used a pilot and main study to examine the effects smartphones have on human cognition. The pilot study was conducted to measure nomophobia, mobile phone involvement, smartphone attachment and dependency, and general smartphone use. This portion was also used to determine the paradigm for the main study. Participants in the main study completed the 12 Cambridge Brain Science tasks, which measured different aspects of cognition' while leaving their smartphones in one of two locations: on their desk, or outside of the testing room. Additionally, participants completed the same four questionnaires from the pilot study. Results from both studies reveal the majority of individuals show moderate levels of nomophobia, dependency and attachment, and involvement. Subsequent data analysis focused on the double-trouble task, which is an attention-based task. Results found that there was no significant difference in performance on the double-trouble task between the two locations. Contrary to common belief, it seems that the mere presence of one’s smartphone does not affect performance on a cognitively demanding task.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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