Association between Recreational Screen Time and Sleep Quality among Adolescents during the Third Wave of the COVID-19 Pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The study objective was to verify whether recreational screen time was associated with sleep quality among adolescents during the third wave of the COVID-19 pandemic in Canada. Data collection took place in four high schools in the region of Chaudière-Appalaches (Quebec, Canada) from the end of April to mid-May 2021. Recreational screen time and sleep quality were measured using the French versions of validated questionnaires specifically designed for adolescents. A total of 258 adolescents (14−18 years; 66.3% girls) answered the online survey. Adolescent boys had a higher total mean recreational screen time (454.3 ± 197.5 vs. 300.5 ± 129.3 min/day, p < 0.0001) and a higher total mean sleep quality score (4.2 ± 0.9 vs. 3.9 ± 0.8, p = 0.0364) compared to girls. Recreational screen time (β = −0.0012, p = 0.0005) and frequency of concurrent screen use (sometimes: β = −0.3141, p = 0.0269; often: β = −0.4147, p = 0.0048; almost always or always: β = −0.6155, p = 0.0002) were negatively associated with sleep quality while being a boy (β = 0.4276, p = 0.0004) was positively associated with sleep quality and age (p = 0.6321) was not. This model explained 16% of the variance in adolescents’ sleep quality. Public health interventions during and after the COVID-19 pandemic should target recreational screen time, concurrent screen use and especially girls to possibly improve sleep quality and promote adolescents’ physical and mental health.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».