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Enregistrement W4283079000 · doi:10.1177/02654075221106449

Computer-Mediated Communication and Well-Being in the Age of Social Media: A Systematic Review

2022· review· en· W4283079000 sur OpenAlexaff
Andrew C. High, Erin K. Ruppel, Bree McEwan, John P. Caughlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Social and Personal Relationships · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyReading (process)Moral panicAssociation (psychology)Social psychologySocial mediaPopulationWell-beingSociologyPsychotherapistCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association between computer-mediated communication (CMC) and well-being is a complex, consequential, and hotly debated topic that has received significant attention from pundits, researchers, and the media. Conflicting research findings and fear over negative outcomes have spurred both moral panic and further research into these associations. To create a more comprehensive picture of trends, explanations, and future directions in this domain of research, we conducted a systematic meso-level review of 366 studies across 349 articles published since 2007 that report associations between CMC and well-being. Although most of this research is not explicitly theoretical, several potential theoretical mechanisms for positive and negative effects of CMC on well-being are utilized. The heterogeneity of effects in the studies we reviewed could be explained by the discipline in which the research is conducted, the methodology used, the types of CMC and well-being examined, and the population studied. Our evaluation of this body of research highlights the importance of attending to how we conceptualize communication and well-being, the questions we ask, and the populations and contexts we study when both reading and producing research on CMC and well-being.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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