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Enregistrement W3165271441 · doi:10.1542/peds.2020-011429

Longitudinal Associations Between Screen Use and Reading in Preschool-Aged Children

2021· article· en· W3165271441 sur OpenAlexaffabout
Brae Anne McArthur, Dillon T. Browne, Sheila McDonald, Suzanne Tough, Sheri Madigan

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of WaterlooAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReading (process)LiteracyConfidence intervalScreen timeDevelopmental psychologyCohortCohort studyLongitudinal studyDemographyEarly childhoodPsychologyPhysical therapyPhysical activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations41
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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