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Enregistrement W3088739152 · doi:10.1037/amp0000708

Any time and place? Digital emotional support for digital natives.

2020· article· en· W3088739152 sur OpenAlexafffund
Tyler Colasante, Lauren Lin, Kalee De France, Tom Hollenstein

Notice bibliographique

RevueAmerican Psychologist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsycINFOPsychologySocial supportSocial psychologyTraitEmotional supportSocial mediaNorm (philosophy)Developmental psychologyMEDLINEComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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