Can mindfulness play a role in building social-emotional capacities among youth exposed to screens?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Increased screen time coupled with public safety restrictions may pose a serious challenge to adequate social-emotional development in youth during the pandemic. Social-emotional competence (resilience, self-esteem, and self-compassion) are essential for youth to adapt to the “new normal” in the prolonged pandemic timeline. The current study investigated the efficacy of a mindfulness-based intervention on youth social-emotional capacity while accounting for screen time. Methods One hundred and seventeen youth participated in a 12-week, online mindfulness-based program and completed pre-, post- and follow-up surveys across five cohorts during the COVID-19 pandemic (spring 2021 to spring 2022). Changes in youths’ resilience (RS), self-esteem (SE), and self-compassion (SC) between the three-time points were examined using linear regression analyses (unadjusted, partially adjusted for screen time, and fully adjusted for demographic and screen time variables). The regression models accounted for demographic (age, sex), baseline mental health status, and screen time (passive, social media, video games, and educational types of screen-based behaviours) factors. Results In an unadjusted regression model, resilience [β = 3.68, 95%CI = 1.78–5.50, p < 0.001], self-compassion [β = 0.50, 95%CI = 0.34–0.66, p < 0.001], and self-esteem [β = 2.16, 95%CI = 0.98–3.34, p < 0.001] significantly increased after the mindfulness program, and the effects were maintained in the follow-up. The efficacy of the mindfulness program persisted after controlling for five types of screen time [RS: β = 2.73, 95%CI = 0.89–4.57, p < 0.01; SC: β = 0.50, 95%CI = 0.32–0.67, p < 0.001; SE: β = 1.46, 95%CI = 0.34–2.59, p < 0.01] and in a fully adjusted model which additionally accounted for the baseline mental health status and demographic factors [RS: β = 3.01, 95%CI = 1.20, p < 0.01; SC: β = 0.51, 95%CI = 0.33–0.68, p < 0.001; SE: β = 1.64, 95%CI = 0.51–2.77, p < 0.01] and maintained its impact in the follow-up. Discussion Our findings reinforce the evidence base on the efficacy of mindfulness and support the use of online mindfulness programs in building social–emotional competencies (i.e., self-compassion, self-esteem, and resilience) among youth exposed to screens during the pandemic.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».