Digital Life Balance and Need for Online Social Feedback: Cross–Cultural Psychometric Analysis in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
In the contemporary digital era, the extensive integration of information and communication technologies (ICT) has significantly changed offline activities, including communication, shopping, and media consumption. This integration has been accelerated by the COVID‐19 pandemic, leading to increased reliance on ICT for work, education, socializing, and accessing essential services. Consequently, there is growing concern about the impact of ICT on well‐being, particularly regarding psychological and financial health, as well as the association with psychiatric disorders. This study is aimed at exploring the psychometric properties of two scales adapted for the Brazilian context: the Digital Life Balance (DLB) scale and the Need for Online Social Feedback (NfOSF) scale. These scales measure individuals’ perceived balance between online and offline activities and their need for social validation online, respectively. Using a sample of 220 Brazilian individuals (50.9% female, 43.6% male, mean age = 34.96 years, SD = 11.32), we conducted confirmatory factor analysis (CFA) to assess the scales’ factor structures and test the reliability and validity of the two measures. The results demonstrated good fit indices and reliable internal consistency for both scales. Additionally, metric invariance between Brazilian and Italian samples was established, supporting cross‐cultural applicability. External validity was examined through correlations with time spent on social media and the perceived importance of followers. Findings indicate that higher DLB is associated with less time spent online, while greater NfOSF correlates with higher importance placed on social media followers. These insights highlight the importance of understanding digital balance and the role of social feedback in ICT use, contributing to the effective screening of potential dysfunctional ICT use in Brazil. As a result of this study, validated Brazilian versions of the NfOSF and DLB scales were successfully obtained, offering valuable tools for assessing DLB and the NfOSF in the Brazilian context.
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 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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».