Association of Phubbing Behavior and Fear of Missing Out: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Phubbing, a pervasive social behavior linked to smartphone usage, involves users neglecting their conversation partners to engage with their phones. Despite consistent exploration of its association with the concept of fear of missing out (FOMO), findings in the existing literature exhibit notable inconsistency. To address this gap, this study employs a systematic review and meta-analysis to scrutinize the intricate relationship between phubbing behavior and FOMO. A comprehensive systematic review, spanning up to December 10, 2023, encompassed databases such as PubMed, Scopus, Web of Science, ProQuest, and Google Scholar. The resulting dataset comprised 27 eligible studies, incorporating insights from 20,415 participants across 15 countries. Rigorous evaluation of study quality was executed using the Newcastle Ottawa Scale, while statistical analyses were meticulously conducted using R Studio. Revealing a robust positive association, phubbing behavior was significantly linked to FOMO (effect size[ES] = 0.43, 95% CI: 0.36, 0.49, I 2 : 97.5%, τ 2 : 0.05). Correcting for detected publication bias using the Trim and Fill method, an additional 16 studies were included, fortifying the robustness of the findings. Moderation analysis uncovered significant influences of location ( p < 0.01), income level ( p < 0.01), sampling method ( p < 0.01), phubbing scale ( p < 0.01), and FOMO scale and type ( p < 0.01) on the estimated relationship. Univariate meta-regression highlighted the substantial impact of sample size ( R 2 = 11.81%, p < 0.01), while multivariate meta-regression illuminated the combined effects of publication year, study quality score, sample size, mean age, and female proportion on the estimated relationship ( k = 19, R 2 = 52.85%, I 2 = 93.78%, p < 0.05). Furthermore, post hoc influential analysis, conducted through the leave-one-out method, offered additional depth to the examination.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».