Digital Screen Media Use, Movement Behaviors, and Child Health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter summarizes the associations between children’s digital screen media use (DSMU) and their health, within the 24-h movement behavior framework (physical activities, sedentary behaviors, sleep), provides recommendations for healthy DSMU, and highlights future research directions. Key concepts include behavior displacement, combined associations, and DSMU context and content. Displacement examples include more DSMU decreasing time for healthier behaviors (e.g., physical activity or sleep) or replacing reading books and magazines with DSMU alternatives (e.g., texting, social media). How DSMU affects the relationships between various combinations of movement behaviors and children’s health is largely unknown. Total DSMU is most frequently studied, but a deeper understanding of all movement behaviors requires examining the content and context of DSMUs. Insufficiently examining context and content inhibits a fulsome understanding of the health impact of child DSMU within a 24-h movement paradigm. Measurement limitations include overreliance on self- or proxy-report measures. Preliminary evidence may suggest that high DSMU contributes to an unhealthy movement behavior profile, but DSMU could also contribute to a healthy movement behavior profile (e.g., active video gaming, goal setting apps). Whether and how much DSMU can be part of a healthy combination of physical activities, sedentary behaviors, and sleep requires further study.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».