There is More to Snapchat than Snapping: Examining Active and Passive Snapchat Use as Predictors of Anxiety in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Social media’s adoption in society continues to increase, and past research has found significant relationships between social media use and anxiety in young adolescents. The current research focused solely on Snapchat, as it is currently one of the most popular platforms among adolescents; however, it is also one of the least researched. This research aimed to explore Active and Passive Snapchat Use as predictors of anxiety in adolescents over time. This study focused on what people are actually doing while using Snapchat rather than the amount of use. Adolescents (N = 105, 21.2% male and 78.8% female) from High Schools in Ontario, Canada in grade 9 to grade 12 completed an online survey, responding to questions about their anxiety levels and social media use, which included the developed Active and Passive Use measures. The same sample (N = 46, 15.6% male and 84.4% female) completed the survey again, 3 months later. It was hypothesized that participants who demonstrated higher frequencies of Active Snapchat Use at Time 1, would have decreased levels of anxiety at Time 2 (H1). It was also hypothesized that those who demonstrated higher frequencies of Passive Snapchat Use at Time 1, would have increased anxiety levels at Time 2 (H2). H1 and H2 were not supported, however, results indicated that higher frequencies of Active Snapchat Use at Time 1 predicted increased anxiety at Time 2. Results indicate the significance of different Snapchat-related behaviours on anxiety levels in adolescence. Study limitations and directions for future research are discussed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».