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Enregistrement W4324307194 · doi:10.1186/s40814-023-01266-6

Patterns of preschool children’s screen time, parent–child interactions, and cognitive development in early childhood: a pilot study

2023· article· en· W4324307194 sur OpenAlexafffundabout
Jasmine Rai, Madison Predy, Sandra A. Wiebe, Christina M. Rinaldi, Yao Zheng, Valerie Carson

Notice bibliographique

RevuePilot and Feasibility Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKillam TrustsStollery Children’s Hospital FoundationChildren's Hospital FoundationUniversity of AlbertaWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésPsychologyContext (archaeology)Bonferroni correctionCognitionDevelopmental psychologyRepeated measures designSession (web analytics)Cognitive developmentChild developmentTest (biology)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The primary objective of this study was to explore the feasibility of a virtual study protocol for a future longitudinal study, including recruitment, study measures, and procedures. The secondary objective was to examine preliminary hypotheses of associations, including 1) the correlations between total duration and patterns of screen time and cognitive development, and 2) the differences in quality of parent-child interactions for two screen-based tasks and a storybook reading task. METHODS: Participants included 44 children aged 3 years and their parents from Edmonton, Alberta and surrounding areas. Children's screen time patterns (i.e., type, device, content, context) were parental-reported using a 2-week online daily diary design. Children's cognitive development (i.e., working memory, inhibitory control, self-control, and language) was measured virtually through a recorded Zoom session. Parent-child interactions during three separate tasks (i.e., video, electronic game, and storybook reading) were also measured virtually through a separate recorded Zoom session (n = 42). The quality of the interactions was determined by the Parent-Child Interaction System (PARCHISY). Descriptive statistics, Intra-class correlations (ICC), Spearman's Rho correlations, and a one-way repeated measures ANOVA with a post-hoc Bonferroni test were conducted. RESULTS: All virtual protocol procedures ran smoothly. Most (70%) participants were recruited from four 1-week directly targeted Facebook ads. High completion rates and high inter-rater reliability in a random sample (Diary: 95% for 13/14 days; Cognitive development: 98% 3/4 tests, ICC > 0.93; Parent-child interactions: 100% for 3 tasks, Weighted Kappa ≥ 0.84) were observed for measures. Across cognitive development outcomes, medium effect sizes were observed for five correlations, with positive correlations observed with certain content (i.e., educational screen time) and negative associations observed for total screen time and certain types (show/movie/video viewing) and contexts (i.e., co-use). Medium and large effect sizes were observed for the differences in parent-child interaction quality between the three tasks. CONCLUSIONS: The virtual study protocol appeared feasible. Preliminary findings suggest it may be important to go beyond total duration and consider type, content, and context when examining the association between screen time and cognitive development. A future longitudinal study using this virtual protocol will be conducted with a larger and more generalizable sample.

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)0,003
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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