Effect of Smartphone Usage on Mental Health and Sport Performance among Canadian Athletes: A Multiple Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this multiple case study was to investigate smartphone usage in a sample of Canadian athletes. More precisely, the study had three objectives, namely to examine (a) experiences and features of smartphone usage, (b) the perceived impact of smartphone usage on mental health and performance in sport and (c) the relation between real-time and self-perceived smartphone usage estimates. \n\nData were collected over nine months via focus groups, in-depth interviews, surveys and objective tracking of smartphone usage through a novel mobile application. These data were then investigated through document and content analysis and mapped out as narratives to represent athletes’ voices.\n\nThe main findings showed that athletes have multifaceted and nuanced experiences with their smartphones. Social media applications (e.g., Instagram, Snapchat, and Facebook) accounted for a staggering amount of the participants’ total smartphone usage over the assessed nine-month period. Most athletes had two or more social media-related apps in their top three most frequently used apps. The findings revealed that the prevalence of overnight smartphone usage from 12 am to 6 am compromised up to twenty percent of total active screen time.\n\nThe results supported the hypothesis that smartphone usage in and around the sport context elicited both beneficial and detrimental consequences. Data analysis suggested that social media usage was associated with more harmful than helpful effects on mental health and performance than other smartphone features and applications that the athletes utilized. The findings allude to associated changes in self-regulation capacity. Finally, the findings revealed a gap between real-time and self-perceived smartphone usage, The overall findings provide the fundamentals for the development of guiding principles for smartphone usage for athletes and sports programs, and suggest areas of future research. It is, however, premature to propose universal guidelines for the use of smartphone and social media within the athletic community. Continued research is required to facilitate optimal performance outcomes and overall mental health of athletes within our device–driven society.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».