Acute smartphone use impairs vigilance and inhibition capacities
Notice bibliographique
Résumé
Smartphones are now in very widespread use, and concerns have arisen about potential detrimental effects, even with acute use. These adverse consequences are often linked to the emergence of mental fatigue. While the cognitive implications of fatigue are well-documented, knowledge about the specific influence of acute smartphone use on cognitive performance remains scarce. The aim of this study was therefore to investigate the impact of acute smartphone use on cognitive performance. It included two experiments: one designed to assess the impact of smartphone use on vigilance, and the other focusing on evaluating inhibition capacities. In Experiment 1, two groups of 40 participants completed a Psychomotor Vigilance Task (PVT) before and after using a smartphone for 45 min (experimental group), or before and after watching a documentary (control group). In Experiment 2, two groups of 40 participants were subjected to a similar experimental design but had to perform a Go/NoGo task instead of a PVT. Mental fatigue and drowsiness were evaluated with visual analog scales before and after smartphone use and watching a documentary. Results suggested that both watching a documentary and using a smartphone for 45 min increased subjective mental fatigue and drowsiness. Watching the documentary did not impair cognitive performance. Reaction times on the PVT and number of errors on NoGo trials in the Go/NoGo task were higher among the participants in the smartphone condition. These results indicate reduced vigilance and impaired inhibition capacities only after smartphone use. We conclude that acute smartphone use induces mental fatigue and decreases cognitive performance. Further research is needed to understand the mechanisms underlying this decline in cognitive performance.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».