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Enregistrement W4321844484 · doi:10.25190/rec.v11i1.13

TEMPO DE TELA DOS NATIVOS DIGITAIS NA PANDEMIA DO CORONAVÍRUS

2022· article· pt· W4321844484 sur OpenAlexaff
Regiane Oliveira dos Santos, Jhully Cristine Ananias Boaro, Vitória Kustódia Souza Lobo, Taís Bleicher

Notice bibliographique

RevueRevista Expressão Católica · 2022
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Os efeitos do uso de smartphone por crianças na relação com seus cuidadores foi pouco explorada no Brasil. Aliado a isso, o isolamento social, decorrente da pandemia da Covid-19, produziu mudanças significativas no cotidiano das famílias brasileiras e intensificou o tempo de exposição das crianças aos celulares. Este trabalho teve como objetivo verificar o impacto potencial do uso de smartphones por crianças pré-escolares na relação com seus cuidadores. Foi realizado um estudo de revisão bibliográfica narrativa, no campo de desenvolvimento humano, com bases teóricas psicanalíticas. Os dados encontrados demonstraram que o uso de telas realizadas por crianças durante a pandemia pode ser benéfico ou maléfico. Do ponto de vista positivo, é possível destacar que a utilização do aparelho digital possui como finalidade principal garantir entretenimento e lazer às crianças, podendo contribuir no desenvolvimento de habilidades como criatividade e comunicação. Em relação aos fatores negativos, o uso abusivo da tecnologia pode substituir brincadeiras lúdicas e atividades fundamentais na fase infantil, além de reduzir interações com outras pessoas e limitar a diversidade de estímulos a qual se é exposta. Torna-se evidente a importância do monitoramento dos cuidadores frente ao uso do smartphone realizado pelas crianças, para que ocorra de maneira construtiva e moderada. Também é necessário que a família procure apresentar diferentes brincadeiras que não envolvam meios tecnológicos, prezando pela intensificação da convivência no núcleo familiar.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2022
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