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Enregistrement W4211171523 · doi:10.3389/fpsyt.2022.754542

The Relationship Between Alexithymia and Mobile Phone Addiction Among Mainland Chinese Students: A Meta-Analysis

2022· review· en· W4211171523 sur OpenAlexaboutno aff
Haitao Huang, Xiao Wan, Guangli Lu, Yueming Ding, Chaoran Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaAddictionPsychologyMobile phoneMainland ChinaToronto Alexithymia ScaleClinical psychologyPsychiatryChinaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alexithymia and mobile phone addiction are common phenomena in daily life. Many studies have explored the internal relationship between them based on different theoretical perspectives, but the extent of the exact correlation is still controversial. To address this controversy and clarify the reasons for the divergence, a meta-analysis of 26 articles comprising 23,387 Chinese students was conducted. The results show that alexithymia was highly positively correlated with mobile phone addiction (r = 0.41, 95% CI = [0.37, 0.45]). Furthermore, the relationship was moderated by mobile phone addiction measurement tool and year of publication, with studies using the Mobile Phone Addiction Tendency Scale (MPATS) having higher correlation coefficients than those using the Mobile Phone Addiction Index (MPAI) or other measurement tools. Studies published in 2020-2021 yielded higher correlations than those published in 2014-2016 and 2017-2019. However, the relationship was not moderated by gender, region, or measures of alexithymia. Therefore, our meta-analysis of available published data indicated that alexithymia and mobile phone addiction in Chinese students are not only highly positively correlated but also affected by mobile phone addiction measurement tools and publication year. Longitudinal studies or experimental studies should be strengthened in the future to further establish the direction(s) of causality for the relation between alexithymia and mobile phone addiction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,026
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,309 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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