Heavy Users, Mobile Gamers, and Social Networkers: Patterns of Objective Smartphone Use in Parents of Infants and Associations With Parent Depression, Sleep, Parenting, and Problematic Phone Use
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Smartphone use during parenting is common, which may lead to distraction (also known as technoference). However, it is likely that some phone activities are less disruptive to parents and children. In this study, we explored smartphone use (via passive sensing across 8 days) within 264 parents of infants, measuring parents’ application use on their phone (e.g., messaging, social media, mobile gaming, video chat) and phone use across contexts (e.g., during feeding and at bedtime). We utilized latent profile analysis to identify profiles of users, revealing five user types: Moderate User Social Networkers (37%), followed by Moderate User Gamers (20%), Moderate User Video Chatters (17%), Low Users (15%), and Heavy Users (11%). Parents varied in their use, from Low Users, who used their phone approximately 2.4 h each day, spent only 13% of their child time on their phone, and used their phone for about 18 min at bedtime, to Heavy Users, who spent approximately 8 h a day, about 50% of their child time on their phone, and about 1 h at bedtime. Heavy Users showed higher depressive symptoms and poorer sleep (although not poorer sleep than Moderate User Gamers). Surprisingly, we found no differences between groups in perceptions of parenting stress, responsiveness to their infant, or problematic phone use and distraction. We also explored demographic differences across groups. We call for future work to examine parent phone use more comprehensively and holistically and to view specific phone use activities as simultaneously interconnected with other types of use activities.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle