MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380872404 · doi:10.1038/s41598-023-35346-7

Adolescent leisure reading and its longitudinal association with prosocial behavior and social adjustment

2023· article· en· W4380872404 sur OpenAlexaff
Jan Lenhart, Tobias Richter, Markus Appel, Raymond A. Mar

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorReading (process)Association (psychology)PsychologyLongitudinal studyDevelopmental psychologyStructural equation modelingSocial cognitionSocial engagementSocial psychologyCognitionMedicineComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reading is a popular leisure activity for children, teenagers, and adults. Several theories agree that reading might improve social cognition, but the empirical evidence remains tentative, with research on adolescents especially lacking. We employed a very large, and nationally representative, longitudinal dataset from the National Educational Panel Study (NEPS) in Germany to examine this hypothesis. Specifically, we tested whether reading prospectively predicted future self-reported prosocial behavior and social adjustment in adolescents, controlling for a number of covariates. Two-way cross-lagged panel analyses probed the longitudinal relationship between leisure reading and these social outcomes from Grade 6 to Grade 9. In addition, we examined the effect of cumulative reading experience across Grades 5-8 on future social outcomes, using structural equation modeling. We also explored the unique contributions of cumulative reading experience in different literary genres (classic literature, popular literature, nonfiction, comic books). Cumulative reading in general did not predict future prosocial behavior and social adjustment. However, cumulative reading of modern classic literature was positively associated with later prosocial behavior and social adjustment. PROTOCOL REGISTRATION: The stage 1 protocol for this Registered Report was accepted in principle on 08 November 2021. The protocol, as accepted by the journal, can be found at: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/KSWY7 .

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)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetImpact of Technology on AdolescentsTravaux en français237 207