MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120496178 · doi:10.29173/bsuj492

Mere Presence of a Cell Phone: Effects on Academic Ability

2020· article· en· W3120496178 sur OpenAlexaffvenue
Vanessa C. Boila, Tru E. Kwong, Jaimey E. Hintz

Notice bibliographique

RevueBehavioural Sciences Undergraduate Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhoneSpellingPsychologySentenceComprehensionAffect (linguistics)Social psychologyCommunicationComputer scienceLinguisticsNatural language processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research has suggested that cell phone use in the classroom and during learning-related tasks is detrimental to academic performance. Recently, the mere presence of a cell phone has been found to negatively affect relationships and to impair performance on learning and cognitive tasks. This study explored whether the presence (visibility without use) of a cell phone negatively impacts one’s performance on tests measuring preexisting academic ability. The study evaluated 45 participants; some were enrolled in an introductory psychology course, and others were members of the public. Three subtests from the Wide Range Achievement Test (WRAT-4) were completed: spelling, sentence comprehension, and mathematics. During testing, half of the participants had cell phones, and the other half did not. Statistical analyses revealed no significant difference between the cell phone-present and cell phone-absent group on the sentence comprehension (p=.52), spelling (p=.07), and mathematics subtest (p=.11). Unexpectedly, a non-significant trend was observed in the opposite direction; that is, the cell phone-present group outperformed the cell phone-absent group on all subtests. Therefore, the original hypothesis suggesting that the cell phone-present group would be significantly poorer at demonstrating preexisting skills on tests of academic ability in comparison to the cell phone-present group was not supported.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavioural Sciences Undergraduate JournalMême sujetImpact of Technology on AdolescentsTravaux en français237 207