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Enregistrement W4289133991 · doi:10.3390/ijerph19159365

Should We Be Worried about Smartphone Addiction? An Examination of Canadian Adolescents’ Feelings of Social Disconnection in the Time of COVID-19

2022· article· en· W4289133991 sur OpenAlexafffundabout
Natasha Parent, Bowen Xiao, Claire Hein‐Salvi, Jennifer D. Shapka

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDisconnectionFeelingMental healthPsychologyAddictionSocial isolationLonelinessSmartphone addictionClinical psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the COVID-19 global pandemic limited face-to-face social contact, mental health concerns increased for adolescents. Additionally, many adolescents turned to technology to communicate with their peers, which also raised concerns about adolescent smartphone addiction. However, research has yet to examine how mental health and technology engagement are related to adolescents’ feelings of social connection—an important developmental predictor of wellbeing across the lifespan. Specifically, little is known regarding the relative risk of adolescents’ mental health concerns, a known risk factor for social disconnection and isolation and smartphone addiction in contributing to feelings of social disconnection in the time of COVID-19. The present study investigated how mental health outcomes and smartphone addiction contributed to Canadian adolescents’ (n = 1753) feelings of social disconnection during COVID-19. Between October 2020 and May 2021, data were collected from five secondary schools in and around the lower mainland of British Columbia using an online-administered self-report questionnaire. Adolescents responded to questions about their smartphone addiction, internalizing problems, and an open-ended question about their feelings of connection to others. Findings from logistic regression analyses indicated that depression was a predictor of feeling socially disconnected: however, smartphone addiction was not associated with feelings of social disconnection during COVID-19. Implications of these findings can help inform the development of prevention programs targeting adolescents at risk for social disconnection in times of increased social isolation (e.g., a global pandemic). Specifically, these findings suggest that adolescents higher in depressive symptoms, and not those higher in smartphone addiction, are the ones most at risk.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission3
Résumé présentoui

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