Relationship between Prejudice, Social Media Addiction, Empathy and Trust
Notice bibliographique
Résumé
The study examined the relationship between prejudice, social media addiction, empathy and trust among teenage boys and girls. The study also investigated if there were any differences in prejudice, social media addiction, empathy and trust between teenage boys and girls. The sample consisted of 200 students out of which 100 were male students and 100 were female students. The data was collected through online forms as well as physical copies of the questionnaires distributed in schools. The students were administered Social Dominance Orientation Scale by Pratto et al (1994), Bergen Social Media Addiction Scale by Andreassen (2012), Toronto Empathy Questionnaire by Spreng et al (2009) and General Trust Scale by Yamagishi, T. & Yamagishi, M. (1994). Pearson correlation coefficient was used to investigate the relationships between prejudice and social media addiction, prejudice and empathy, prejudice and trust, social media addiction and trust, social media addiction and empathy and empathy and trust. Independent samples t-test was used to examine the gender differences in prejudice, social media addiction, empathy and trust. The analysis revealed that there were significant gender differences in prejudice and empathy among teenage boys and girls, with boys having higher prejudice and girls having higher empathy. There were no significant gender differences in social media addiction and trust among teenage boys and girls. There was a significant negative correlation between prejudice and empathy in teenagers, both boys and girls. There were no significant relationships between prejudice and social media addiction, prejudice and trust, social media addiction and trust, social media addiction and empathy and empathy and trust among teenagers, both boys and girls.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».