Screen Time and Mental Health in Canadian Youth: An Examination of Nationally Representative Data
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».