How maladaptive cognitions contribute to the development of problematic social media use
Notice bibliographique
Résumé
The current study investigates the effects of perfectionism discrepancies (PD) and social hopelessness (SH) on problematic social media use as conceptualized by the cognitive-behavioral model. METHODS: A sample of 400 university students (52.3% women; mean age = 22.01 ± 1.99) completed measures assessing PD, SH, and problematic social media use. RESULTS: Structural equation modeling showed that both social hopelessness and feeling discrepant from personal and prescribed standards predicted the preference for online social interactions (POSI). POSI predicted the motivation to use online social media as a means of alleviating distressing feelings, the inability to regulate social media use and the negative outcomes resulting from use of SNS. CONCLUSIONS: In line with the cognitive-behavioral model of problematic Internet use, the present study suggests the primary importance of maladaptive cognitions about the self (i.e. perfectionism discrepancies) and the world (i.e. social hopelessness) for the development of a preference for online social interactions. In particular, the present study shows that individuals are likely to opt for online social interactions as a function of their pessimistic social expectancies and the sense of inadequacy that comes from perceptions of falling short of expectations.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».