Cumulative Social Risk and Child Screen Use: The Role of Child Temperament
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: It is critical to understand what children, and in which context, are at risk for high levels of screen use. This study examines whether child temperament interacts with cumulative social risk to predict young children's screen use and if the results are consistent with differential susceptibility or diathesis-stress models. METHODS: Data from 1,992 families in Calgary, Alberta (81% White; 47% female; 94% >$40,000 income) from the All Our Families cohort were included. Mothers reported on cumulative social risk (e.g., low income and education, maternal depression) at <25 weeks of gestation, child's temperament at 36 months of age (surgency/extraversion, negative affectivity, effortful control), and child's screen use (hours/day) at 60 months of age. Along with socio-demographic factors, baseline levels of screen use were included as covariates. RESULTS: Children high in surgency (i.e., high-intensity pleasure, impulsivity) had greater screen use than children low in surgency as social risk exposure increased. In line with differential susceptibility, children high in surgency also had less screen use than children low in surgency in contexts of low social risk. Children with heightened negative affectivity (i.e., frequent expressions of fear/frustration) had greater screen use as social risk increased, supporting a diathesis-stress model. CONCLUSIONS: Young children predisposed to high-intensity pleasure seeking and negative affectivity in environments characterized as high in social risk may be prone to greater durations of screen use. Findings suggest that an understanding of social risks and individual characteristics of the child should be considered when promoting healthy digital health habits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».