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Enregistrement W4309513714 · doi:10.1177/00332941221139995

Screen Time and Mental Health in Canadian Youth: An Examination of Nationally Representative Data

2022· article· en· W4309513714 sur OpenAlexaffabout
Simrat Atwal, Dillon T. Browne

Notice bibliographique

RevuePsychological Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthSocioeconomic statusScreen timeModerationPsychologyAnxietyMoodDepression (economics)Clinical psychologyPsychiatryMedicineEnvironmental healthPopulationSocial psychologyPhysical activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As screens have become ubiquitous in modern-day society, investigating the effects of high screen time on mental health is highly warranted. In the past decade, many studies have determined that higher levels of screen time engagement are associated with adverse mental health outcomes like anxiety and depression. However, the nature of the relationship between screen time and mental health requires further investigation to gain a better understanding of its mechanisms and properties. The purpose of this study is to utilize a nationally representative data set to (1) examine how factors like sex, age, and socioeconomic status moderate the relationship between screen time and mental health in Canadian youth and (2) determine whether this relationship supports the Goldilocks hypothesis or an exposure-response curve. It was hypothesized that (1) young, female, lower socioeconomic status individuals will be more strongly associated with poor mental health, and that (2) mental health will peak at low screen time usage, therefore, supporting an exposure-response curve. A series of moderation analyses concluded that young, male, lower socioeconomic status individuals strongly moderated the relationship between screen time and poor mental health compared to their counterparts. Furthermore, three out of the four mental health (presence of mood disorder, presence of anxiety disorder, and depression severity) measures peaked at an average of 12 hours and 19 minutes of screen time per week, hence, supporting the exposure-response curve.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,337 · 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
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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