Any time and place? Digital emotional support for digital natives.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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).
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle