An Examination of Risky Media Use by Preschoolers During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Risky media use in terms of accumulating too much time in front of screens and usage before bedtime in early childhood is linked to developmental delays, reduced sleep quality, and unhealthy media use in later childhood and adulthood. For this reason, we examine patterns of media use in pre-school children and the extent to which child and family characteristics contribute to media use during the COVID-19 pandemic. Methods A cross-sectional study of digital media use by preschool-aged children (mean age =3.45, N=316) was conducted at the start of the COVID-19 pandemic between April and August of 2020. Parents completed a questionnaire and 24-hour recall diary in the context of an ongoing study of child digital media use. From these responses we estimated hours of average daily screen time, screen time in the past 24 hours, average daily mobile device use, and media use before bedtime. Parents also answered questions about their child (i.e., age, sex, temperament), family characteristics (parental mediation style, parental screen time, education, income), and contextual features of the pandemic (ex., remote work, shared childcare). Daycare closures were directly assessed using a government website. Results Our results indicate that 64% of preschoolers used more than 2 hours of digital media hours/day on average during the pandemic. A majority (56%) of children were also exposed to media within the hour before bedtime. Logistic regression results revealed that child age, temperament, restrictive mediation, family income and education were all correlates of risky digital media use by children. Conclusions Our results suggest widespread risky media use by preschoolers during the pandemic. Parenting practices that include using more restrictive mediation strategies may foster benefits in regulating young children’s screen time.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».