Developmental and family considerations in internet use disorder taxonomy. Commentary on: How to overcome taxonomical problems in the study of Internet use disorders and what to do with “smartphone addiction”? (Montag et al., 2020)
Notice bibliographique
Résumé
Montag, Wegmann, Sariyska, Demetrovics, and Brand (2019) propose an important framework surrounding the taxonomy of problematic internet usage, with particular applications to disentangling the role of mobile and other handheld devices versus stationary platforms. This is a critical contribution, as organizational frameworks have begun to move past "whether" there is disordered internet use, and towards better understanding the complex and multifaceted ways in which internet usage can be related to psychological maladjustment. In the present commentary, we encourage authors to extend this framework by incorporating developmental complexities. Montag and colleagues' (2019) contribution is discussed with reference to children and families, including: (1) the conceptualization of problematic internet usage and associated behaviors across the early years, (2) the types of internet use and devices that are most salient for young users, (3) the embedding of children's internet consumption within the context of a broader pattern of family media usage, and (4) the construct of behavioral addictions in pediatric populations. Recommendations for science and practice are briefly discussed.
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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 | 0,013 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».