Predictors of Preadolescent Children's Recreational Screen Time Duration During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Research suggests that children's screen use during the COVID-19 pandemic has doubled. There is a need to understand factors associated with increased use to more adequately inform COVID-19 pandemic recovery efforts aimed at promoting healthy device habits. The objective of this multi-informant study of children aged 9 to 11 years was to examine whether duration of screen use during the COVID-19 pandemic was predicted by sociodemographic factors (e.g., child age and sex), COVID-19 pandemic family stressors, daily routines (e.g., sleep and physical activity), and device use factors (e.g., parent management strategies and content and context of use). METHODS: Participants included 846 children (M = 9.85, SD = 0.78) and their mothers from the All Our Families cohort, Calgary, Canada. Mothers reported (May-July 2020) on child screen use and COVID-19 pandemic impacts (e.g., job/income loss and stress), and children self-reported (July-August 2020) on their screen use and daily routines (e.g., sleep, physical activity, and device-free activities). RESULTS: Screen use during the COVID-19 pandemic was highest among male and minoritized children and families reporting high levels of stress. Children had lower durations of screen time when device limits were set by mothers. Children also had lower durations of screen time when they used screens to connect with others and when they engaged in higher levels of physical activity or device-free recreational activities. CONCLUSION: This study sheds light on children's screen use during the COVID-19 pandemic and supports the current screen use guidelines for school-aged children, suggesting that parents monitor use and foster high-quality screen use (e.g., coviewing or used for connection) and device-free recreational activities when possible.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».