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Enregistrement W3016926168 · doi:10.1002/smi.2947

Mobile phone use in young adults who <scp>self‐identify</scp> as being “Very stressed out” or “Zen”: An exploratory study

2020· article· en· W3016926168 sur OpenAlexafffund
Danie Majeur, Sarah Leclaire, Catherine Raymond, Pierre‐Majorique Léger, Robert‐Paul Juster, Sonia Lupien

Notice bibliographique

RevueStress and Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMobile phoneExploratory researchPsychologyPhoneStress (linguistics)Association (psychology)Developmental psychologyClinical psychologyComputer sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have reported a positive association between mobile phone use and psychological stress. However, the reasons why stressed out individuals use their cell phones more are not clear. To gain further insight on this relationship, we performed secondary analyses on a database of 87 healthy young adults aged 18-35 years who self-categorized themselves as being "Very stressed out" (N = 46) or "Zen" (N = 41). All participants were assessed for psychological stress, duration and nature (hedonistic vs. utilitarian) of mobile phone use, involvement with the mobile phone and levels of nomophobia. Results controlled for the exploratory nature of this study showed that although "Very stressed out" and "Zen" individuals used their mobile phone for the same amount of time and were equally involved with it, "Very stressed out" individuals reported a greater use of their mobile phone for hedonistic purposes and were more nomophobic than "Zen" individuals. The results of this exploratory study suggest that highly stressed out individuals might use hedonistic functions of their mobile phone as a tool to deal with stress, thus explaining why they present greater levels of nomophobia.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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