Mobile phone use before and during the COVID-19 pandemic – a panel study of older adults in seven countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the changes in older adults’ mobile phone use from before to during the COVID-19 pandemic. The media displacement and digital divide approaches served as the theoretical frameworks of the study. The data were drawn from the 2018 and 2020 waves of the Aging + Communication + Technology cross-national longitudinal panel study. The sample consisted of older Internet users, aged 62 to 96 (in 2018), from Austria, Canada, Finland, Israel, the Netherlands, Romania, and Spain, who participated in both waves (N = 4,398). Latent class analysis and latent transition analysis with multinomial regression models were the main methods applied to the data. With regard to the findings, three mobile phone function use profiles—Narrow Use, Medium Use, and Broad Use—were identified from the data. Lower age, being married, higher income, and place of residence (in 2018) predicted belonging to the three profiles, while country differences in the prevalence of the profiles were substantial. Between 2018 and 2020, transition from one profile to another was relatively rare but typically toward the “Broad Use” category. Profile transitions were most common in Romania, while stability was highest in Finland, Israel, and Canada. In addition, gender, age, marital status, and place of residence predicted the likelihood of changing from one profile to another between 2018 and 2020. The results suggest that older adults’ mobile phone function use is relatively stable over a two-year time span. While new mobile phone functions are adopted, they seem to augment the spectrum of mobile usage rather than displace older similar functionalities. In addition, demographic, socioeconomic, and country-level digital divides, although slightly modified over time, remain significant among older adults.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle