Turn on the screen, turn off the loneliness – analysis of risk factors for binge-watching among Polish medical and non-medical students. A web-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to determine the risk factors for binge-watching (BW) among Polish medical and non-medical students. MATERIAL AND METHODS: A STROBE-compliant cross-sectional observational study, was carried out in Poland from July 2022 - March 2023. The web-based survey consisted of a personal questionnaire, a Binge-Watching Behaviour Questionnaire, a Scale of Motivation for Watching TV Series, a shortened version of the Ryff Well-Being Scale, and the De Jong Gierveld Loneliness Scale. Inclusion criteria were being a student and providing informed consent to participate. The study involved 726 respondents (70.5% female) with an average age of 22.41 (SD=3.89), including 308 (44%) medical students. RESULTS: In the group of Polish medical students, the regression model was well-fitted F(10,287)=30.189; p<0.001, R2=0.496, and the risk factors were escape motivation (β=0.416; p<0.001), psychological well-being (β=-0.165; p=0.003), emotional loneliness (β=0.152; p=0.014), and social loneliness (β=-0.118; p=0.031). Among Polish students of other majors, the regression model was well-fitted F(10,378)=46.188; p<0.001, R2=0.538, and the influence of escape motivation (β=0.456; p<0.001), entertainment motivation (β=0.258; p<0.001), the psychological well-being of students (β=-0.134; p=0.004), and emotional loneliness (β=0.111; p=0.032) was demonstrated. CONCLUSIONS: Students are in a high-risk group for behavioural addiction known as binge-watching. Emotional loneliness, the desire to escape from everyday life problems, and reduced psychological well-being intensified binge-watching in all the studied groups. Entertainment motivation and social loneliness differentiated the groups of Polish medical and non-medical students in terms of BW risk factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».