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Enregistrement W4288048780 · doi:10.2196/39017

Objective Assessment of the Nature and Extent of Children’s Internet-Based World: Protocol for the Kids Online Aotearoa Study

2022· article· en· W4288048780 sur OpenAlexvenueno aff
Marcus Gurtner, Moira Smith, Ryan Gage, Anna Howey-Brown, Xinyi Wang, Tevita Latavao, Jeremiah D. Deng, Sander Paul Zwanenburg, James Stanley, Louise Signal

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetAotearoaPhoneComputer scienceInternet privacyData collectionWorld Wide WebPsychologyMultimediaSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children under 18 years of age account for approximately 1 in 3 internet users worldwide. Largely unregulated, the internet-based world is evolving rapidly and becoming increasingly intrusive. There is a dearth of objective research globally on children's real-time experiences of the internet-based world. OBJECTIVE: This paper reports an objective methodology to study the nature and extent of children's internet-based world, their engagement with it, and how this impacts their health and well-being. METHODS: A total of 180 year 8 students from 12 schools will be recruited into the study within the Wellington region of Aotearoa, New Zealand. Children use Zoom video teleconferencing software to record real-time, screen-shared internet-based content, for 4 consecutive days. Data on demographics, health and well-being, and attitudes and perceived behaviors in relation to the internet-based world are collected. Phone screen-time balances are retrieved. Data collection commenced in June 2021 and is anticipated to be completed in 2023. RESULTS: Recordings show children exploring diverse web-based settings and content, including personalized content curated by algorithms on platforms such as TikTok, YouTube, and Instagram. Preliminary analysis shows that the data can be used to study a wide range of topics. Behavioral Observation Research Interaction Software is being used to manually code recordings. Artificial Intelligence techniques are also being applied, including hashtag extraction, optical character recognition, as well as object, pattern, speech, and lyric recognition. CONCLUSIONS: This novel methodology reveals the unique internet-based experiences of children. It is underpinned by a commitment to ensuring that their rights are protected. It seeks to provide concrete evidence on internet usage in this group and to facilitate appropriate political and societal action to effectively regulate the internet-based world to prevent harm to children. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/39017.

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)0,003
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,418 · 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
GenreProtocole

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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