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Enregistrement W4283271707 · doi:10.1080/07448481.2022.2087473

Comparing the prevalence of nomophobia and smartphone addiction among university students pre-COVID-19 and during COVID-19

2022· article· en· W4283271707 sur OpenAlexaff
Wuyou Sui, Anna Sui, Joseph Munn, Jennifer D. Irwin

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Smartphone addictionAddictionMedicineClinical psychology2019-20 coronavirus outbreakPsychologyPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background This study aimed to: (a) explore differences in the prevalence of nomophobia and smartphone addiction (SA) from pre- to during COVID-19; (b) identify students’ self-reported changes in smartphone reliance and screen time during COVID-19; and (c) examine whether self-perceived changes in smartphone usage predicted nomophobia and SA scores.Methods Scores on the Nomophobia Questionnaire and Smartphone Addiction Scale between two surveys administered at two timepoints were compared: Sample 1 (September 2019–January 2020; N = 878) and Sample 2 (May-June 2020; N = 258).Results No significant differences were found between samples on nomophobia or SA. Nearly all of Sample 2 reported using some type of app more, using their smartphone a little more, and about the same perceived smartphone reliance during COVID-19. Increased screen time, smartphone reliance, and social media significantly predicted nomophobia and SA.Conclusion COVID-19 does not appear to have exacerbated the prevalence of nomophobia or SA.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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