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Enregistrement W3206810096 · doi:10.1371/journal.pone.0257728

Brief exposure to social media during the COVID-19 pandemic: Doom-scrolling has negative emotional consequences, but kindness-scrolling does not

2021· article· en· W3206810096 sur OpenAlex
Kathryn Buchanan, Lara B. Aknin, Shaaba Lotun, Gillian M. Sandstrom

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Coping (psychology)Social mediaScrollingOptimismPsychology2019-20 coronavirus outbreakKindnessPandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Social psychologyMedicineClinical psychologyComputer sciencePolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People often seek out information as a means of coping with challenging situations. Attuning to negative information can be adaptive because it alerts people to the risks in their environment, thereby preparing them for similar threats in the future. But is this behaviour adaptive during a pandemic when bad news is ubiquitous? We examine the emotional consequences of exposure to brief snippets of COVID-related news via a Twitter feed (Study 1), or a YouTube reaction video (Study 2). Compared to a no-information exposure group, consumption of just 2-4 minutes of COVID-related news led to immediate and significant reductions in positive affect (Studies 1 and 2) and optimism (Study 2). Exposure to COVID-related kind acts did not have the same negative consequences, suggesting that not all social media exposure is detrimental for well-being. We discuss strategies to counteract the negative emotional consequences of exposure to negative news on social media.

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.

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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,139 · 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