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Enregistrement W4396526080 · doi:10.62681/sprypublishers.sjhss/1/1/4

Influence of Internet in Shaping the Emotional Maturity of Adolescents: A Review Study

2023· review· en· W4396526080 sur OpenAlexaff
Syeda Sana Zaidi, Zehara Sultana

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaturity (psychological)The InternetMental healthPsychologyContext (archaeology)Developmental psychologyClinical psychologyApplied psychologyPsychiatryGeographyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Excessive Internet usage has become a global issue. Adolescents and young adults use the Internet in an excessive way which significantly affects their physical, mental, social, and emotional health. Emotional maturity in adolescents declines significantly due to exposure to limitless Internet access. Research Aim: The primary aim of this study is to review the influence of the Internet and its physical and mental effects on the emotional maturity of adolescents in the context of Pakistan. Methodology: The study comprises a qualitative research design for analyzing and reviewing the existing literature on the influence of the Internet and its physical and mental effects on the emotional maturity of adolescents in Pakistan’s context. Results: The outcomes of this study revealed that emotional maturity and the factors contributing to it are significantly affected by excessive Internet usage resulting in adolescents facing numerous mental, physical, and social challenges. Conclusion: The study concluded that excessive internet usage negatively influences the mental, physical, and social health of adolescents and also has a significantly negative impact on their emotional development and maturity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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