Scrolling Through the COVID-19 Pandemic: Exploring the Perceived Effects of Increased Social Media Use on the Mental Health of Undergraduate University Students
Notice bibliographique
Résumé
Social media has become increasingly integrated into the lives of students for the past decade; however, the public health restrictions associated with the COVID-19 pandemic have led to a sharp increase in social media use in a short period of time. The purpose of this study was to investigate the effects of social media use on university students during the COVID-19 pandemic. Fifteen students from a mid-sized Canadian city were interviewed to share their experiences with social media during the COVID-19 pandemic. Purposive sampling was conducted to gather a diverse sample of participants, including individuals of various ages, gender and sexual identities, and ethnicities. Thematic analysis on the 15 interviews was completed using NVivo (version 12). Participants experienced both advantages and disadvantages associated with social media use. Ease of communication and stress relief were acknowledged as the strongest benefits. Social comparison, loneliness, development of bad habits, and lack of focus were cited as major disadvantages to social media use during the pandemic. Cost-benefit analysis of social media was common, and participants expressed the importance of using social media with moderation, balance, and awareness. Our study indicates that the focus on health with respect to the pandemic should not be solely based on physical health, rather the potential mental health risks associated with social media use during the pandemic should be recognized and addressed by healthcare providers.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».