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Enregistrement W3152290077 · doi:10.82308/12978

Being positive and its effect on self-esteem and social needs satisfaction in the presence of social media feedback

2015· article· en· W3152290077 sur OpenAlexfundno aff
Darrick Chow

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSelf-esteemSocial psychologyPsychologySocial mediaLife satisfactionSocial comparison theoryComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selon la théorie sociométrique de l'estime de soi (Sociometer Theory; Leary, Tambor, Terdal, & Downs, 1995), la satisfaction des besoins d'affiliation contribue de façon significative à une saine estime de soi. Il est concevable que la plate-forme des réseaux sociaux virtuels permette aux personnes de satisfaire leurs besoins d'affiliation, en plus d'offrir à celles possédant une faible estime de soi l'occasion de combler un manque d'affiliation dans leurs interactions sociales. Toutefois, plusieurs études (Forest & Wood, 2012) suggèrent que les personnes dont l'estime de soi est faible (FES), relativement aux personnes chez qui elle est haute (HES), tendent à se montrer plus négatives sur les réseaux sociaux – Facebook, en particulier – ce qui diminue la quantité de rétroactions positives qu'elles reçoivent et fait en sorte qu'elles sont moins appréciées par les autres utilisateurs. La présente étude a testé l'hypothèse que les individus ayant une FES et à qui on a donné l'instruction d'émettre des commentaires positifs sur Facebook (particulièrement en réaction aux rétroactions positives venant des autres) rapporterait une amélioration de leur estime de soi. Cinquante-trois (53) participants ont participé à une étude de 2 semaines, où nous leur avons demandé de se prêter à l'un ou l'autre de ces trois exercices : (1) écrire quotidiennement des commentaires positifs sur Facebook, où il leur serait possible de recevoir une rétroaction de leur pairs, (2) écrire quotidiennement des commentaires positifs dans le cadre d'un sondage, où il leur serait impossible de recevoir une rétroaction, ou (3) écrire quotidiennement des commentaires de leur choix (positifs, négatifs, ou neutres) sur Facebook. Les résultats, basés sur deux semaines de collecte de données, n'ont pas mis en évidence l'amélioration de l'estime de soi que nous prédisions. Toutefois, nous avons observé que le nombre de rétroactions reçues était positivement corrélé au sentiment d'affiliation sociale, une composante essentielle de la théorie sociométrique de l'estime de soi. De plus, l'utilisation d'analyses de régressions hiérarchiques a révélé que le nombre de commentaires positifs reçus quotidiennement était positivement corrélé à une amélioration de l'estime de soi le jour suivant. Ces résultats suggèrent que les réseaux sociaux virtuels (Facebook en l'occurrence), peuvent servir de plates-formes viables qui permettent aux personnes de satisfaire leurs besoins d'affiliation sociale, et éventuellement d'améliorer leur estime de soi.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2015
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