Associations Between Preschooler Screen Time Trajectories and Executive Function
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine associations between preschooler screen time trajectories and executive functions and effortful control at age 5. METHODS: Prospective, community-based convenience sample of 315 parents of preschoolers (54% male), studied at the ages of 3.5 (2020), 4.5 (2021), and 5.5 (2022). Parent-reported screen use at the ages of 3.5, 4.5, and 5.5 was used to estimate preschooler screen use trajectories. Using latent growth modeling, we identified low (mean=.9h/d, 23%), medium (mean=3.0h/d, 56%), and high (mean=6.38h/d, 21%) screen time groups. Children completed assessments of inhibitory control and cognitive flexibility at age 5.5. Both tasks are from the National Institute of Health Toolbox. Parents reported child effortful control at the age of 3.5 and 5.5 using the Children's Behavior Questionnaire, educational attainment, and parenting stress. RESULTS: Children in the average (b=-5.24) and high (b=.9.30) screen time trajectories scored significantly lower on inhibitory control than those in the low screen time group. Children in the average and high screen time groups also scored higher than children in the low screen time group on cognitive flexibility (b=-4.50) and (b=-10.12), respectively. Finally, children in the average and high screen time groups scored lower than children in the low screen time groups on effortful control (b=-.41) and (b=-.61), respectively. CONCLUSIONS: The present study shows that stability in high levels of screen use is common among preschoolers and may forecast higher risk of cognitive difficulty and lower levels of cognitive control by the time of school entry. SUMMARY: High levels of preschooler screen use were associated with lower scores on assessments of inhibitory control, cognitive flexibility, and effortful control.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».