The association between social media use and physical activity among Canadian adolescents: a Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the association between social media use (SMU) and physical activity (PA) among Canadian adolescents. METHODS: We used data from 12,358 participants in grades 6 to 10 who responded to the Canadian component of the 2017/2018 Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) survey. Social media intensity and problematic SMU were assessed using a 4-point mutually exclusive scale that contained three categories based on intensity (non-active, active, and intense SMU) and one category based on the presence of addiction-like symptoms irrespective of intensity (problematic SMU). PA was assessed for five domains (i.e., school curriculum, organized sport, exercise, outdoor play, and active transport) and dichotomized using the first quartile to represent high PA engagement in each domain. Meeting PA recommendation of 60 min per day of moderate-to-vigorous PA was calculated using the sum of the five domains. Logistic regression models were used to assess the association between SMU and PA, with active SMU used as the reference group for all models. RESULTS: Non-active SMU was associated with lower odds of meeting the daily PA recommendations and of high engagement in all five domains of PA when compared to active SMU. Intense SMU was associated with higher odds of meeting the daily PA recommendations. Problematic SMU was not associated with meeting daily PA recommendations, but it was significantly associated with lower odds of high PA engagement in the exercise domain. CONCLUSION: The findings of this study suggest that non-active SMU was significantly associated with lower PA levels. Problematic SMU was only significantly associated with lower PA levels in the exercise domain. Intense SMU was associated with higher odds of meeting the PA recommendation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».