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Enregistrement W4317562092 · doi:10.2196/43388

Time to Think “Meta”: A Critical Viewpoint on the Risks and Benefits of Virtual Worlds for Mental Health

2023· article· en· W4317562092 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesMitacsCanadian Institutes of Health ResearchAGE-WELL
Mots-clésMetaverseMental healthAvatarPsychologySocial worldsApplied psychologyComputer scienceVirtual realitySociologyHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metaverse is gaining traction in the general population and has become a priority of the technological industry. Defined as persistent virtual worlds that exist in virtual or augmented reality, the metaverse proposes to afford a range of activities of daily life, from socializing and relaxing to gaming, shopping, and working. Because of its scope, its projected popularity, and its immersivity, the metaverse may pose unique opportunities and risks for mental health. In this viewpoint article, we integrate existing evidence on the mental health impacts of video games, social media, and virtual reality to anticipate how the metaverse could influence mental health. We outline 2 categories of mechanisms related to mental health: experiences or behaviors afforded by the metaverse and experiences or behaviors displaced by it. The metaverse may benefit mental health by affording control (over an avatar and its virtual environment), cognitive activation, physical activity, social connections, and a sense of autonomy and competence. However, repetitive rewarding experiences may lead to addiction-like behaviors, and high engagement in virtual worlds may facilitate and perpetuate the avoidance of challenges in the offline environment. Further, time spent in virtual worlds may displace (reduce) other determinants of mental health, such as sleep rhythms and offline social capital. Importantly, individuals will differ in their uses of and psychological responses to the metaverse, resulting in heterogeneous impacts on their mental health. Their technological motivations, developmental stage, sociodemographic context, and prior mental health problems are some of the factors that may modify and frame the positive and negative effects of the metaverse on their mental health. In conclusion, as the metaverse is being scaffolded by the industry and by its users, there is a window of opportunity for researchers, clinicians, and people with lived experience to coproduce knowledge on its possible impacts on mental health and illness, with the hope of influencing policy-making, technological development, and counseling of patients.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,284 · 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