Problematic social media use and inhibitory control among post-secondary students
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Problematic social media use (PSMU) parallels traditional characteristics of substance use disorders, including salience, functional impairment, and tolerance. An excessive focus on social reward and engaging in negative behaviors on social media may decrease certain executive functions. However, the role of how inhibitory control processes manifest in PSMU are not well understood. The current study aims to explore both the presence of inhibitory control impairments and harmful online behaviors, such as negative social comparison, in problematic social media use. METHODS: A population of emerging adults (undergraduate university students; N = 503) completed several online questionnaires assessing problematic social media use, trait impulsivity, and negative social comparison on social media. An online Go-Nogo and Iowa Gambling Task were administered to further evaluate inhibitory control. RESULTS: Higher problematic social media use was significantly positively correlated with trait impulsivity, but not Go-Nogo or Iowa Gambling task performance. Negative social comparison on social media was a stronger predictor of PSMU, compared to inhibitory control measures. However, social comparison did not significantly interact with inhibitory control measures when predicting PSMU. When exploring subtypes of impulsivity, the strongest correlation with PSMU was observed with cognitive instability and attentional impulsivity. CONCLUSIONS: Our results suggest that aspects of impaired inhibitory control-namely, cognitive instability and attentional impulsivity-are present in problematic social media use. Understanding the interplay between features of addiction and the unique context of online socialization, such as negative social comparison, is central to defining problematic social media use as a potential behavioral addiction.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».