Social Media Addiction and its relation to Alexithymia and Feeling of Loneliness among Students of Faculty of Nursing
Notice bibliographique
Résumé
Background: The proliferation of social media platforms such as Facebook, Twitter, andInstagram have revolutionized the way students communicate, consume, and share information.Nursing students also use social media in their daily routine. The use of social media leads toimpairment in both mental and emotional status of nursing students. Aim of this study: Was toexplore the relationship between social media addiction and alexithymia and feeling of lonelinessamong students of Faculty of Nursing. Design: Descriptive correlational design was utilized tofulfill the aim of this study. Setting: This study was conducted at the Faculty of Nursing at BenhaUniversity, Qalyubia governorate. Study subject: Purposive sample of 352 students was chosenfrom the four- grades students of Faculty of Nursing, Benha University. Tools of data collection:four tools were used. 1st tool: Structured Interview Questionnaire sheet. 2nd tool: Social MediaAddiction Scale Student Form. 3rd tool: Toronto Alexithymia Scale. 4th tool: UCLA LonelinessScale. Results: Nearly half of the studied students have moderate level of social media addictionand more than half of the studied students have possible alexithymia level and less than one fifthof them have mild level of loneliness. Conclusion: There was a highly statistically positivecorrelation between total level of social media addiction and total level of alexithymia. Also, therewas a highly statistically positive correlation between total level of loneliness and total level ofalexithymia. Recommendations: The hazards and determinants of social media addiction should beadded to the educational curricula and the methods that must be followed to avoid its adverseeffects on physical, psychological, and social well
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».