Morningness-Eveningness and Problematic Online Activities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Online activities and problematic online behaviors have recently emerged as important research topics. However, only a few studies have explored the possible associations between these behaviors and morningness-eveningness. The authors examined whether eveningness predicts these distinct problematic online behaviors differently and directly or via mediators. The associations between eveningness and three different problematic online behaviors (problematic Internet use, problematic online gaming, and problematic social media use) were explored among a large sample of Hungarian young adults ( N = 1729, 57.2% female, M age = 22.01, SD age = 1.97) by using a self-report survey. Depression and the time spent engaging in online activities were assessed as possible mediators. The effects of age and sex were controlled for. Using structural equation modeling, the results supported the association between eveningness and the higher risk for all three problematic online behaviors and highlighted that these associations were mediated by depressive mood and time spent on the activities. In addition, eveningness also predicted PIU directly. Eveningness is a risk factor for problematic online behaviors not only because of the higher amount of time spent on the activities but also because of the worse mood associated with eveningness. The results highlight that it is important to examine the different types of online activity separately and explore the role of diverse risk factors, among them morningness-eveningness.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».