Statistical Study on the Impact of Computer-use on Child-health in the Arab-community
Notice bibliographique
Résumé
United States of America (USA), Australia, and Canada recommending children computer-use should be imperfect. It obligated a strong influence on children’s lives. The problem was for stuck in the computer-use for a long time per day. The goal was to follow child-health in the Arab-community to notice its influence on the child-health. The method was through a arithmetical study by sending Internet questionnaire and receiving the parents' advice. The results were in the 500 parent answers and 14 comments. The first was "You have a child up to 13 years old?"; 83.6%. The second was "Your child used a computer?"; 80.8%. The third was "Your child used the computer for a long time?"; 67.9%. The fourth was "The computer caused a health problem for your child?"; 70.3%. The fifth was "The computer caused your child mental disorder?"; 68.5%. The sixth was "The computer caused your child trouble seeing?"; 77.2%. The seventh was "The computer caused your child trouble sleeping?"; 72.0%. The eighth 8 was "The computer caused your child feeding problem?"; 69.5%. The ninth was "The computer caused your child family relationship problem?", 72.0%. The tenth was "Prevent your child from using the computer to protect his health?"; 79.0%. It was concluded that the extent of the harms of child computer-use from a health and psychological point. They have young and sensitive tissues. The computer-use affected them, child-health. It was recommended the parents instructions will protect children from the computer-use for long periods. That will reduce child-health and psychological problems.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».