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Enregistrement W4405764548 · doi:10.2196/68163

Mediating Effect of Social Capital on the Association Between Digital Literacy and Life Satisfaction Among Older Adults in South Korea: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4405764548 sur OpenAlexvenueno aff
Hyein Jung, Hocheol Lee, Eun Woo Nam

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésSocial capitalLife satisfactionDescriptive statisticsMediationPsychologyLiteracyDigital literacyQuality of life (healthcare)GerontologySocial psychologySociologySocial scienceMedicineStatisticsPedagogyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As Korea rapidly transforms into a super-aged society, research indicates that digital literacy among older adults enhances their life satisfaction. Digital literacy refers to the ability to efficiently use digital technologies, encompassing access, competency, and utilization. It reflects the capacity to navigate and benefit from digital environments effectively. Furthermore, social capital positively influences the quality of life, and digital literacy facilitates social capital formation. However, since most studies have only focused on the direct relationship between digital literacy and life satisfaction, research on the mediating role of social capital remains limited. Objective: To analyze the effect of digital literacy on the life satisfaction of older adults in South Korea and to verify whether social capital acts as a mediating factor in this process. Methods: This descriptive cross-sectional study used data from the 2023 Report on the Digital Divide-an annual survey conducted by the Korean Ministry of Science and Information and Communications Technology. The study targeted individuals aged 65 years or older. Descriptive statistics, the Pearson correlation analyses, and the 3-step multiple regression analysis proposed by Baron and Kenny were performed. The bootstrap method was employed, and all analyses were conducted using R, version 4.4.1. Results: The study included 869 participants. Digital literacy had a significant positive effect on their life satisfaction (β=0.103; P=.008). Social capital was also positively associated with life satisfaction (β=0.337; P<.001). Mediation analysis showed that digital literacy influenced life satisfaction both directly (β=0.103; P=.006) and indirectly through social capital (β=0.037; P=.03). Bootstrapping confirmed the significance of the indirect effect (β=0.037, 95% CI 0.005-0.070; P=.03). The total effect of digital literacy on life satisfaction was also significant (β=0.140, 95% CI 0.058-0.230; P=.002). Conclusions: This study analyzed the association between digital literacy, social capital, and life satisfaction among older adults in Korea. We identified that social capital mediates the association between digital literacy and life satisfaction among older adults. These findings indicate that tailored digital literacy programs and support policies that promote social capital formation could help bridge the digital divide and foster social inclusion. These measures would enable older adults to access essential services, reduce social isolation, and enhance health and well-being, ultimately improving the overall quality of life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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