Associations between sexual orientation and early adolescent screen use: findings from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the association between sexual orientation and screen use (screen time and problematic screen use) in a demographically diverse national sample of early adolescents in the United States. METHODS: We analyzed cross-sectional data from year 2 of the Adolescent Brain Cognitive Development Study (N = 10,339, 2018-2020, ages 10-14 years). Multiple linear regression analyses estimated the association between sexual orientation and recreational screen time, as well as problematic use of video games, social media, and mobile phones. RESULTS: In a sample of 10,339 adolescents (48.7% female, 46.0% racial/ethnic minority), sexual minority (compared to heterosexual) identification was associated with 3.72 (95% CI 2.96-4.47) more hours of daily recreational screen time, specifically more time on television, YouTube videos, video games, texting, social media, video chat, and browsing the internet. Possible sexual minority identification (responding "maybe" to the sexual minority question) was associated with 1.58 (95% CI 0.92-2.24) more hours of screen time compared to heterosexual identification. Sexual minority and possible sexual minority identification were associated with higher problematic social media, video games, and mobile phone use. CONCLUSIONS: Sexual minority adolescents spend a disproportionate amount of time engaging in screen-based activities, which can lead to problematic screen use.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».