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Enregistrement W4285364568 · doi:10.2196/33713

Physical Distancing and Social Media Use in Emerging Adults and Adults During the COVID-19 Pandemic: Large-scale Cross-sectional and Longitudinal Survey Study

2022· article· en· W4285364568 sur OpenAlexvenueno aff
Thabo J. van Woudenberg, Moniek Buijzen, Roy Hendrikx, Julia C.M. van Weert, Bas van den Putte, Floor M. Kroese, Martine Bouman, Marijn de Bruin, Mattijs Lambooij

Notice bibliographique

RevueJMIR Infodemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésSocial distanceLikert scaleSocial mediaDistancingPsychologyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Scale (ratio)Longitudinal studyYoung adultCross-sectional studySocial psychologyDevelopmental psychologyMedicineGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although emerging adults play a role in the spread of COVID-19, they are less likely to develop severe symptoms after infection. Emerging adults' relatively high use of social media as a source of information raises concerns regarding COVID-19-related behavioral compliance (ie, physical distancing) in this age group. Objective: This study aimed to investigate physical distancing among emerging adults in comparison with adults and examine the role of using social media for COVID-19 news and information in this regard. In addition, this study explored the relationship between physical distancing and using different social media platforms and sources. Methods: The secondary data of a large-scale longitudinal national survey (N=123,848) between April and November 2020 were used. Participants indicated, ranging from 1 to 8 waves, how often they were successful in keeping a 1.5-m distance on a 7-point Likert scale. Participants aged between 18 and 24 years were considered emerging adults, and those aged >24 years were considered adults. In addition, a dummy variable was created to indicate per wave whether participants used social media for COVID-19 news and information. A subset of participants received follow-up questions to determine which platforms they used and what sources of news and information they had seen on social media. All preregistered hypotheses were tested with linear mixed-effects models and random intercept cross-lagged panel models. Results: <.001), which mediated the association with physical distancing but only to a small extent (indirect effect: b=-0.03, 95% CI -0.04 to -0.02). Contrary to our hypothesis, the longitudinal random intercept cross-lagged panel model showed no evidence that physical distancing was not influenced by social media use in the previous wave. However, evidence indicated that social media use affects subsequent physical distancing behavior. Moreover, additional analyses showed that the use of most social media platforms (ie, YouTube, Facebook, and Instagram) and interpersonal communication were negatively associated with physical distancing, whereas other platforms (ie, LinkedIn and Twitter) and government messages had no or small positive associations with physical distancing. Conclusions: In conclusion, we should be vigilant with regard to the physical distancing of emerging adults, but the study results did not indicate concerns regarding the role of social media for COVID-19 news and information. However, as the use of some social media platforms and sources showed negative associations with physical distancing, future studies should more carefully examine these factors to better understand the associations between social media use for news and information and behavioral interventions in times of crisis.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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