Problematic Digital Technology Use Measures in Children Aged 0 to 6 Years: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the interest of accurately assessing the effects of digital technology use in early childhood, researchers and experts have emphasized the need to conceptualize and measure children's digital technology use beyond screen time. Researchers have argued that many patterns of early digital technology use could be problematic, resulting in the emerging need to list and examine their measures. OBJECTIVE: We aimed to review existing empirical literature that is using measures for problematic digital technology use in preschool children with the end goal of identifying a set of reliable and valid measures, predicting negative outcomes for children's health, development, or well-being. METHODS: We conducted a scoping review across the Web of Science, PubMed, and Google Scholar databases to identify peer-reviewed publications that were published from January 2012 to December 2023, were written in the English language, described an empirical study, and included a measure of problematic digital technology use beyond exposure (ie, screen time) in children aged 0 to 6 years. RESULTS: The search yielded 95 empirical studies, in which 18 composite measures of problematic use and 23 measures of specific problematic use aspects were found. Existing composite measures conceptualize problematic use as either a group of risky behaviors or as a group of symptoms of a presumed underlying disorder, with the latter being more common. Looking at their conceptual background and psychometric properties, existing composite measures fall short of reliably assessing all the crucial aspects of problematic digital technology use in early childhood. Therefore, the benefits and shortcomings of single-aspect problematic digital technology use measures are evaluated and discussed. CONCLUSIONS: On the basis of current research, early exposure to digital technologies, device use before sleep, and solitary device use represent measures that have been consistently associated with negative outcomes for children. In addition, potential measures of problematic use include device use during meals, device use for emotional regulation, device multitasking, and technoference, warranting further research. Public health benefits of defining problematic digital technology use as a group of risky behaviors rather than a group of addiction symptoms are discussed.
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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 | 0,020 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».