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Enregistrement W4323295133 · doi:10.2196/41304

Digital Practices by Citizens During the COVID-19 Pandemic: Findings From an International Multisite Study

2023· article· en· W4323295133 sur OpenAlexaffvenue
Hannah R. Marston, Pei‐Chun Ko, Vishnunarayan Girishan Prabhu, Shannon Freeman, Christopher Ross, Iryna Sharaievska, Matthew H. E. M. Browning, Sarah Earle, Loredana Ivan, Rubal Kanozia, Halime Öztürk Çalıkoğlu, Hasan Arslan, Burcu Bilir Koca, Paula Alexandra Silva, Sandra C. Buttiġieġ, Franziska Großschädl, Gerhilde Schüttengruber

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessSocial mediaGovernment (linguistics)Social connectednessPandemicPsychologyPolitical scienceGeographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic brought digital practices and engagement to the forefront of society, which were based on behavioral changes associated with adhering to different government mandates. Further behavioral changes included transitioning from working in the office to working from home, with the use of various social media and communication platforms to maintain a level of social connectedness, especially given that many people who were living in different types of communities, such as rural, urban, and city spaces, were socially isolated from friends, family members, and community groups. Although there is a growing body of research exploring how technology is being used by people, there is limited information and insight about the digital practices employed across different age cohorts living in different physical spaces and residing in different countries. OBJECTIVE: This paper presents the findings from an international multisite study exploring the impact of social media and the internet on the health and well-being of individuals in different countries during the COVID-19 pandemic. METHODS: Data were collected via a series of online surveys deployed between April 4, 2020, and September 30, 2021. The age of respondents varied from 18 years to over 60 years across the 3 regions of Europe, Asia, and North America. On exploring the associations of technology use, social connectedness, and sociodemographic factors with loneliness and well-being through bivariate and multivariate analyses, significant differences were observed. RESULTS: The levels of loneliness were higher among respondents who used social media messengers or many social media apps than among those who did not use social media messengers or used ≤1 social media app. Additionally, the levels of loneliness were higher among respondents who were not members of an online community support group than among those who were members of an online community support group. Psychological well-being was significantly lower and loneliness was significantly higher among people living in small towns and rural areas than among those living in suburban and urban communities. Younger respondents (18-29 years old), single adults, unemployed individuals, and those with lower levels of education were more likely to experience loneliness. CONCLUSIONS: From an international and interdisciplinary perspective, policymakers and stakeholders should extend and explore interventions targeting loneliness experienced by single young adults and further examine how this may vary across geographies. The study findings have implications across the fields of gerontechnology, health sciences, social sciences, media communication, computers, and information technology. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.3389/fsoc.2020.574811.

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 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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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