Lonely and scrolling during the COVID-19 pandemic: understanding the problematic social media use and mental health link among university students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Undergraduate university students experienced many academic and non-academic stressors during the first year of the coronavirus (COVID-19) pandemic, putting them at a greater risk of negative mental health outcomes. Reports worldwide have shown high incidences of depressive, anxiety, and stress scores among university students at the beginning of the pandemic. Emerging evidence also suggests that to cope with the stress and loneliness of the pandemic, many youth and young adults increased the amount of time they spent on social media platforms. Methods: Undergraduate students participated in an online study aimed to understand the link between time spent on social media, coping through the use of social media and problematic social media use (PSMU) with mental health symptoms, such as stress, depression, anxiety, and loneliness, during the COVID-19 pandemic. Results: While time spent on social media was only weakly associated with stress, depression, anxiety and loneliness scores, PSMU more strongly mapped onto these outcomes. Additionally, students who were coping highly using social media displayed elevated stress, depression, anxiety and loneliness levels in comparison to those reporting low levels of coping with social media. Finally, students who reported high levels of coping using social media displayed higher PSMU scores, with this relationship appearing more pronounced in students who had higher levels of loneliness. Conclusion: These data support evidence that it is not necessarily time spent on social media but rather PSMU that is relevant for mental health symptoms, and that PSMU is exacerbated by loneliness. Moreover, the current results highlight the effects of maladaptive coping on mental health symptoms and PSMU among university students during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».