A rise in social media use in adolescents during the COVID-19 pandemic: the French validation of the Bergen Social Media Addiction Scale in a Canadian cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Social media use has grown dramatically since its inception in the early 2000s and has further increased during the COVID-19 pandemic. Problematic use of social media (PUSM) is a type of behavioural addiction which has generated increasing interest among mental health clinicians and scholars in the last decade. PUSM is associated with multiple psychiatric conditions and is known to interfere with patients’ daily functioning. There is no single accepted definition of PUSM, nor means of measuring it, in the literature. The Bergen Social Media Addiction Scale (BSMAS) is a helpful tool for identifying PUSM. This paper aims to validate BSMAS and to translate it from English into French, with the goal of making this clinical screening tool for PUSM available in French-language contexts. Method This study explored the psychometric validity of the French version of the BSMAS in a sample of 247 adolescents, who were either psychiatric inpatients (the hospitalized group) or recruited in local high schools (the community group). Results The adolescents in the sample reported an increase in their social media use during the COVID-19 pandemic. This increase was more pronounced in the hospitalized group. Confirmatory factorial analysis showed an excellent fit, very good internal consistency and established convergent validity for the French version of the BSMAS. A total of 15,4% of the hospitalization group and 6,5% of the community group met the threshold of 24 on the BSMAS, suggesting problematic use of social media. Conclusions the French version of BSMAS is a psychometrically validated and clinically useful tool to screen for PUSM in adolescents.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».