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Enregistrement W4405394966 · doi:10.1016/j.chb.2024.108541

Deprivation's role in adolescent social media use and its links to life satisfaction

2024· article· en· W4405394966 sur OpenAlexfundno aff
Sebastian Kurten, Sakshi Ghai, Candice L. Odgers, Rogier Kievit, Amy Orben

Notice bibliographique

RevueComputers in Human Behavior · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilRadboud Universitair Medisch CentrumJacobs Family FoundationJacobs FoundationCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPsychologyLife satisfactionSocial mediaMedia useSocial psychologyDevelopmental psychologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescents spend more time on social media than ever, making it necessary to understand the impact of social media use on their well-being. A largely unexplored, but potentially important, risk factor which may moderate effects of social media on well-being is material deprivation. Using 10-wave longitudinal data from 23,155 adolescents collected between 2009 and 2019, we test whether adolescents who spend more time on social media report lower levels of well-being, and whether differences in deprivation are associated with heightened sensitivity to positive or negative effects of their social media use. We find that deprived adolescents have less access to social media. However, those adolescents from deprived households who do have social media access spend slightly more time using it. Although we find that deprived adolescents are less satisfied with their lives, deprivation does not seem to affect the longitudinal link from time spent on social media to life satisfaction. • Deprived Adolescents are less satisfied with their lives. • Deprived Adolescents have less access to social media but when they have, they spent more time using it. • Social media use is negatively associated with life satisfaction. • Deprivation does not seem to affect the longitudinal association of social media use and life satisfaction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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