School Students’ Smartphone Addiction in Predicting the Identity Function
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine the mediating role of the level of alexithymia in the relationship between smartphone addiction and identity functions. The study group included 460 participants who were students attending Anatolian High Schools in four districts of Istanbul, and they were identified by a simple random sampling method. In this study, the Smartphone Addiction Scale-Short Version, the Identity Function Scale, the Toronto Alexithymia Scale, and a personal information form were used. The structural equation model (SEM) and bootstrapping were utilized to test the mediation analysis of the research. In the results of the analysis, it was found that smartphone addiction in high school students negatively predicted identity function (β = −0.37; p < .01), but positively predicted the alexithymia level (β = 0.43; p < .01). In addition, it was found that the alexithymia level of high school students negatively predicted identity function (β = −0.43; p < .01). Finally, it was concluded that the alexithymia level in high school students mediates smartphone addiction to predict identity functions (β = −0.19; p < .01). The model fit values were also found to be within acceptable values (χ2/df = 2.12, p < .0.1, RMSA = 0.05, SRMR = 0.05, GFI = 0.91, CFI = 0.94, TLI = 0.93).
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».