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Enregistrement W4387145348 · doi:10.2298/soc2303356k

Are young people alone together: Experiences on the internet and attachment to offline and online friends?

2023· article· en· W4387145348 sur OpenAlexaboutno aff
Dobrinka Kuzmanović, Oliver Tošković

Notice bibliographique

RevueSociologija · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyThe InternetOperationalizationOnline and offlineOnline participationFeelingQuarter (Canadian coin)Social psychologyFriendshipSample (material)Computer-assisted web interviewingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to find out how young people perceive the quality of relationships with offline and online friends operationalized through anxiety and avoidance, and what the predictors of attachment to online friends are. Participants were 303 young people (78% girls), roughly equally divided between high school and university students (51% vs. 49%) aged 15 to 30 (Mage = 19.5, SD = 3.50). An online survey was conducted with a convenient sample. Two scales were used in the research: Experiences in Close Relationships and Excessive Internet Use, as well as questions about experiences on the Internet. The results show that youth are more likely to build and maintain close friendships through live interaction, despite their frequent use of social technologies. A quarter of respondents do not have a single friend with whom they mainly socialize online, while half have at most two online friends. Online friendships are more common among high school students. Most young people do not feel anxious in their relationships with offline and online friends; avoidance is significantly stronger in their relationships with online friends. The strongest predictors of attachment to online friends are attachment to offline friends and feeling personally safe online. When interpreting the obtained findings, one should bear in mind the limitations arising from the characteristics of the sample (it is not representative and gender-balanced).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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