Longitudinal Associations Between Screen Use and Reading in Preschool-Aged Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The home literacy environment has been identified as a key predictor of children's language, school readiness, academic achievement, and behavioral outcomes. With the increased accessibility and consumption of digital media, it is important to understand whether screen use impacts off-line enrichment activities such as reading or whether reading activities offset screen use. Using a prospective birth cohort, we examined reading and screen use at 24, 36, and 60 months to elucidate the directional association between screen use and reading over time. METHODS: This study included data from 2440 mothers and children in Calgary, Alberta, drawn from the All Our Families cohort. Children's screen use and reading activities were assessed via maternal report at age 24, 36, and 60 months. Sociodemographic covariates were also collected. RESULTS: Using a random-intercepts cross-lagged panel model, which statistically controls for individual-level confounds, this study revealed that greater screen use at 24 months was associated with lower reading at 36 months (β = -.08; 95% confidence interval: -0.13 to -0.02). In turn, lower reading at 36 months was associated with greater screen use at 60 months (β = -.11; 95% confidence interval: -0.19 to -0.02). Covariates did not modify the associations. CONCLUSIONS: A reciprocal relationship between screen use and reading was identified. Early screen use was associated with lower reading activities, resulting in greater screen use at later ages. Findings emphasize the need for practitioners and educators to discuss screen use guidelines and encourage families to engage in device-free activities to foster early literacy exposure.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle