Associations Among Screen Time, Subjective Socioeconomic Status, And Self-regulation In Early Childhood
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization (WHO) guideline on screen time during early childhood is no more than 1 hour of high-quality programming daily, yet the evidence if meeting screen time recommendations influences children’s self-regulation is unclear. PURPOSE: To examine associations among meeting screen time guidelines, socioeconomic status, and self-regulation. METHODS: Caregivers reported on children’s (n = 72 children; 35 girls, 5.4 ± 1.8 years) screen time and self-regulation 10 times per day across 14 days using smartphones. Self-regulation was measured using the Daily Self-Regulation survey from Ludwig et al. (2018), which has attentional, emotional, and behavioral subscales. Screen time was measured adapting NHANES questions for daily use. Socioeconomic status was measured using the community ladder of the McArthur Scale of Subjective Social Status. Daily screen time and self-regulation were calculated as the intraindividual mean across 140 reports. Screen time was coded for meeting the WHO guideline (0 = did not meet; 1 = meet) if the intraindividual mean screen was ≥1 hour. The best-fitting stepwise regression model was selected based on AIC, Variance Inflation Factor, and R2. RESULTS: Children spent 77.4 ± 58.4 mins on screen-based activities daily and 50% of children met screen time guidelines. SES, meeting screen time guidelines, and the interaction between SES and meeting screen time guidelines significantly predicted children’s self-regulation, F’s(3,67) ≥ 5.9, p’s ≤ 0.001, R’s2 ≥ 0.21. Simple slopes analyses revealed that meeting the screen time guideline was associated with higher emotional (b’s ≥ 7.58), attentional (b’s ≥ 10.18), and behavioral (b’s ≥ 9.31) self-regulation for children with lower and average SES, p’s ≤ 0.05. Meeting screen time and self-regulation was unrelated for children with higher SES, p’s ≥ 0.50. CONCLUSION: While these findings preclude causal inference, our results suggest a potential role for policies and programs that help children meet screen time guidelines, which seems particularly protective for children living in households with low-SES.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».