Social Media and Self-Concept Among Postsecondary Students: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of college-aged students use social networking sites (SNS) to foster connectedness and enable networking. In addition, SNS allow individuals to control their online self-presentation. This may lead to incongruence between students' actual selves and their curated online selves, thereby damaging one's self-perception by increasing social comparison orientation. The goal of this article was to investigate the relationship between SNS use and self-concept that has not yet been explored in depth among the postsecondary population. Utilizing Arksey and O'Malley's methodological framework, a scoping review of the published literature was conducted. A total of 41 articles were included in the review. Three overarching themes were extracted from the findings. The first theme found that consistent exposure to the thin ideal and fitspiration posts across various SNS were linked to increased body dissatisfaction. The second theme found that engaging in online academic or ability-based comparisons resulted in a worsened mental state among postsecondary students. The third theme found that one's SNS followers or the number of "likes" received have mixed effects on student self-concept. Through gaining an improved understanding of the SNS stressors that contribute to students' mental health from this review, postsecondary institutions can implement more targeted interventions to bolster student wellbeing.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».