Review on the Effects of Increased Social Media Use on Depressive Symptoms in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Social media (SM) allow individuals to connect with one another through online networking. SM has its benefits in regard to knowledge accumulation and effective communication with all persons at the global scale. However, increased use of SM can have detrimental effects among the adolescent population, specifically in terms of their mental health status. The purpose of the present review is to examine the literature in terms of the influence of increased SM use on the rates of depressive symptoms found in adolescents. During this review, approximately 40 articles were initially reviewed to examine whether or not they meet the primary evidence base criteria for the present literature review. The primary evidence base has been defined as follows: primary research articles published after 2015 in which DS in adolescents who use SM are examined. Based on these criteria, seven articles were located and reviewed. Overall, it has been generally found that an increase in SM use is associated with an increase in rates of depressive symptoms (DS) in adolescents. This finding is crucial as it brings forth the notion that SM may have a strong correlation with DS in a large percentage of adolescents globally. Hence, psychological experts (e.g. therapists, psychologists, clinical psychologists, psychiatrists) should consider investigating SM use levels from their clients prior to applying therapeutic interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».