The socially poor get richer, the rich get poorer: The effect of online self-disclosure on social connectedness and well-being is conditional on social anxiety and audience size
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Self-disclosure taking place in computer-mediated communication (CMC) is generally associated with enhanced well-being because it evokes a greater sense of connectedness. It has been established that the magnitude of the benefits reaped from online self-disclosure is conditional on social anxiety (under the lens of the poor-get-richer vs. rich-get-richer hypotheses) or audience size. What remains to be understood is whether those with low (compared to high) social anxiety experience greater social connectedness and subjective well-being in dyadic and/or masspersonal CMC. A sample of 411 Canadian undergraduate students (aged 17–21 years old) self-reported their anxiety in social situations, online self-disclosure in dyadic and masspersonal communication, current feelings of social connectedness, and subjective well-being. Model 7 of the PROCESS macro for SPSS was used to test the indirect effect of online self-disclosure on subjective well-being through feelings of social connectedness, conditioned on values of social anxiety. The model was run separately for dyadic and masspersonal CMC. Online self-disclosure was associated with positive outcomes only for those with high social anxiety. In both contexts, online self-disclosure was associated with enhanced social connectedness and in turn more positive subjective well-being. In contrast, for those with low social anxiety, increases in self-disclosure in masspersonal CMC was associated with decreases in social connectedness and poorer well-being. The indirect effect was not significant for dyadic CMC. Overall, the findings contribute to a more informed understanding of online self-disclosure as a double-edged sword. Theoretical implications for the poor-get-richer and rich-get-richer perspectives are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle