Digital detox of the youth (on the example of social networks)
Notice bibliographique
Résumé
The article considers practices of using virtual social networks and attitudes of the student and working youth to the digital detox under the influence of objective and subjective factors (age, social status, competitiveness, social trust). The research was conducted with the survey of students (high school, vocational and higher education) and working youth in the Tyumen Region. The sample consisted of 10th-11th grade students (N=1130), university students (N=1097) and working youth (N=942). The results show that the main purpose of using social networks is to get new information (81%), entertaining video- and audio-content (72%); only 32% of students satisfy their educational needs. When getting older, the intensity of the youths search for identity decreases together with the desire to keep ones social status in the virtual reality. The high school students show the highest level of readiness for digital detox for a short period (84%), the long-term detox is more typical for the working youth (32% vs. a quarter in two other groups). The lower the level of the general social trust, the easier respondents choose digital detox from social networks. The results of the survey prove the following trend in using virtual social networks: those who accept a day detox are rarely ready for a month detox; those who accept a week detox from virtual communication consider it quite realistic to extend it to a month.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».