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Enregistrement W4224988949 · doi:10.31234/osf.io/6grz7

Creativity and Smartphone Use: Three Correlational Studies

2022· preprint· en· W4224988949 sur OpenAlexafffund
Jay A. Olson, Dasha A. Sandra, Ellen J. Langer, Amir Raz, Samuel P. L. Veissière

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanada First Research Excellence FundMcGill University
Mots-clésCreativityPsychologyDivergent thinkingCreative thinkingExploratory researchSample (material)Smartphone applicationSocial psychologyApplied psychologyMultimediaSocial scienceComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various books and popular media outlets claim that mindless smartphone use can impair creativity, yet few studies have tested this idea. We conducted a survey and three correlational studies focused on divergent thinking, the mindful ability to generate creative responses to open-ended problems. Most of the 48,000 participants surveyed thought that smartphone use reduced creativity. This view was consistent with the negative correlations we found between divergent thinking and both screen time and problematic smartphone use (rs = −.27 to −.35) in an exploratory sample of 62 university students. However, in two pre-registered replications with larger and more diverse samples (N = 294 and 16,932), we found at most tiny correlations between measures of divergent thinking or creative achievement and several types of smartphone use (rs = −.09 to .09). Thus, the link between smartphone use and creativity may be weaker or more nuanced than is commonly believed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,280 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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