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Enregistrement W3116442950 · doi:10.1177/0020764020983836

Virtual connection, real support? A study of loneliness, time on social media and psychological distress among men

2020· article· en· W3116442950 sur OpenAlexaff
Zac E. Seidler, Michael Wilson, Simon Rice, David Kealy, John L. Oliffe, John S. Ogrodniczuk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessPsychologyMediationDistressMental healthPsychological distressSocial supportSocial mediaClinical psychologySocial psychologyDevelopmental psychologyPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In an age of increasing loneliness and associated poor mental health, research uncovering the extent to which social connection can be achieved digitally is paramount. This is particularly important among men, who experience unique barriers to achieving meaningful social connections due to masculine norms including independence and self-reliance. Loneliness is a known determinant of both psychological distress and greater time on social media, however relationships among these constructs are yet to be studied specifically among men. AIMS: This study aimed to examine a novel mediation model to uncover whether time on social media mediates the association between loneliness and psychological distress, alongside a moderating effect of age. METHOD: = 13.11) took part via an online survey involving measures of study constructs. RESULTS: Results highlighted a novel moderated mediation effect: for younger men only, loneliness predicts psychological distress via time spent on social media. CONCLUSION: Men experiencing loneliness appear to turn to social media in attempt at digital connection, however for younger men in particular, often this fails to ameliorate links between loneliness and psychological distress. Implications for public health messaging, clinical work with men and future interventional studies are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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