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Enregistrement W4220738375 · doi:10.2196/35984

Researching the Links Between Smartphone Behavior and Adolescent Well-being With the FUTURE-WP4 (Modeling the Future: Understanding the Impact of Technology on Adolescent’s Well-being Work Package 4) Project: Protocol for an Ecological Momentary Assessment Study

2022· article· en· W4220738375 sur OpenAlexvenueno aff
Steriani Elavsky, Jana Blahošová, Michaela Lebedíková, Michał Tkaczyk, Martin Tancoš, Jaromír Plhák, Ondřej Sotolář, David Šmahel

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionProtocol (science)Android (operating system)Applied psychologySocial mediaComputer sciencePsychologyWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smartphone ownership has increased among teens within the last decade, with up to 89% of adolescents owning a smartphone and engaging daily with the online world through it. Although the results of recent meta-analyses suggest that engaging digital technology plays only a small role in adolescent well-being, parents, professionals, and policymakers remain concerned about the impact that the instant connectivity of smartphones has on adolescent well-being. OBJECTIVE: Herein, we introduce the protocol of a research study investigating the associations between adolescent smartphone use and different facets of well-being (social, physical, and psychological), with the aim to apply innovative methods to address the limitations of existing empirical studies. METHODS: This 12-month prospective study of adolescents uses a repeated measurement-burst design with the ecological momentary assessment methodology. Adolescents (N=203; age range 13-17 years) complete baseline assessments through online questionnaires, four 14-day intensive data collection bursts, and an online questionnaire at the end of the study. As part of the 4 measurement bursts, adolescent smartphone behavior is assessed objectively by passive data collection of smartphone data logs and through self-reports in short questionnaires administered via a custom-built Android app. RESULTS: The protocol describes the study objectives, research tools (including the development of the Android app and specialized software), and process (including pilot studies, the main study, and targets for machine learning approaches). Two of the 203 enrolled participants provided no data during the first data collection burst of the main study. Preliminary analyses of the data from the first data collection burst indicated an acceptable level of compliance (72.25%) with the daily questionnaires. The design of the study will allow for the assessment of both within- and between-person variabilities in smartphone behavior, as well as short-term variation and long-term change in smartphone behavior and how it impacts the indicators of social, physical, and psychological well-being. CONCLUSIONS: The innovative methods applied in this study (objective smartphone logs, ecological momentary assessment, and machine learning) will allow for a more nuanced assessment of the links between smartphone use and well-being, informing strategies to help adolescents navigate the online world more constructively in terms of the development of their physical, social, and psychological well-being. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/35984.

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 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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0130,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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