La question de l’usage des écrans et la santé des jeunes : une vigilance raisonnée, une éducation préventive...
Notice bibliographique
Résumé
La question de l'usage des écrans et la santé des jeunes : une vigilance raisonnée, une éducation préventive... Formation et profession 27(3), 2019 • 13 C HRONIQUE • Technologies en éducation Cigognes, corrélations et causalité Saviez-vous que la légende alsacienne de la cigogne porteuse de bébés est apparue vers 1850?Selon cette fable également appelée Kinderbrunnen, ou puits à enfants, les femmes qui souhaitaient enfanter devaient faire un vœu, entendu par un lutin à barbe blanche, au-dessus de ce puits.On prétend aussi qu'au-dessous de la cathédrale de Strasbourg se trouvait un lac souterrain où s'amusaient les âmes des enfants en attendant de venir au monde.Pour assouvir le souhait de ces dames désireuses d' enfanter, le lutin qui voguait dans sa barque argentée attrapait délicatement un bébé, à l'aide d'un filet d' or, pour le déposer au bord du puits.C' est alors que la cigogne venait chercher le bébé pour l'amener à ses nouveaux parents et le déposer fièrement dans son berceau.C' est une jolie légende qui s' est répandue dans le monde entier, jusqu' en Extrême-Orient, mais il y a plus : il est possible, statistiquement parlant, de l'accréditer, du moins en Allemagne.C' est en effet ce qu' ont démontré Höfer et ses collègues en 2004 (figure 1) dans un article de la revue scientifique Paediatric and Perinatal Epidemiology intitulé « De nouvelles preuves pour la théorie des cigognes » (« New evidence for the theory of the stork ») 1 .De nombreux autres chercheurs ont aussi « démontré » la véracité de cette légende par des études similaires.Concrètement, ces chercheurs ont corrélé le nombre de naissances dans les maisons où des cigognes avaient fait leur nid sur la cheminée de la maison familiale.Les corrélations trouvées par les diverses études sont particulièrement élevées, montrant, hors de tout doute, que la légende est véridique :CHRONIQUE La question de l'usage des écrans et la santé des jeunes : une vigilance raisonnée, une éducation préventive... Formation et profession 27(3), 2019 • 12 Messages textes et téléphones intelligents : à l'origine des problèmes de temps d'écran?« Merry Christmas » était le tout premier texto ou SMS (short messaging service) envoyé par Neil Papworth à Richard Jarvis le 3 décembre 1992, il y a déjà un peu plus de 27 ans.L'ingénieur de Grande-Bretagne ne se doutait certainement pas que cette invention connaîtrait une telle diffusion.En effet, et malgré un début relativement timide, cette technologie a réellement transformé la façon de communiquer dans notre société.En 1995, moins d'un message texte par mois (0,4 plus exactement) était envoyé par les personnes qui disposaient d'un appareil capable de texter.Ce n' est que vers 1999 que les textos deviennent interopérables, c' est-à-dire qu'ils peuvent enfin être envoyés d'un opérateur à un autre, et c' est réellement là que la frénésie des textos débute, s' étendant au monde entier et devenant en peu de temps le principal moyen de communication sur Terre.Véritable phénomène de société, ce sont actuellement plus de huit trillions de messages textes qui sont envoyés chaque année, et ce, sans compter ceux qui sont acheminés par Snapchat, Instagram, WhatsApp ou Facebook Messenger.Depuis près de 10 ans, les adolescents sont les plus grands utilisateurs de textos.Pourquoi textent-ils?Les raisons sont nombreuses, mais il est certain que cela les rend heureux, et c' est d'ailleurs ce que de nombreuses études ont démontré 6 .Et à voir la quantité astronomique d' échanges de messages entre les jeunes (tableau 1), plusieurs pourraient penser que ceux-ci préfèrent s' écrire plutôt que de se parler.Déjà, en 2010, les 13 à 17 ans envoyaient quelque 3339 messages textes par mois 7 , les filles portant une affection plus particulière que les garçons à ce type de communication, avec une moyenne de 4050 contre 2539.Aujourd'hui, ce sont plus de 6200 messages textes qui sont envoyés chaque mois, en moyenne, par les 13 à 17 ans.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».