Any time and place? Digital emotional support for digital natives.
Notice bibliographique
Résumé
Digital natives (i.e., those who have grown up in the digital age) are likely to receive emotional support through digital means, such as texting and video calling. However, virtually all studies assessing the benefits of emotional support have focused on in-person support; the relative efficacy of digital support remains unclear. This study assessed a sample of young adults' negative emotions, digital and in-person support for those emotions, and success in regulating them 3 times per day for 14 days (N = 164; 6,530 collective measurement occasions). Participants' social surroundings at the time of each negative emotion and trait levels of social avoidance were also considered. Digital support was expected to be received more often and perceived as more effective for regulating negative emotions when participants were alone and higher in social avoidance. However, with the exception of those higher in social avoidance receiving less digital (and in-person) support, digital support was received and perceived as effective regardless of these factors, and its perceived effectiveness was on par with that of in-person support. For digital natives, digital support may be just as effective as the "real thing" and its benefits may not be restricted to isolated or socially avoidant users. Findings are discussed in relation to the emotional consequences and social constraints of the COVID-19 pandemic. If transcending the time and space limitations of in-person support with digital support is the new norm, the good news is that it seems to be working. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».