The Longitudinal Association Between Habitual Smartphone Use and Peer Attachment: A Random Intercept Latent Transition Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although many peers socialize online, there is evidence that adolescents who spend too much time online are lonely, depressed, and anxious. This study incorporates habitual smartphone use as a new way of measuring smartphone engagement, based on the shortcomings of simply measuring 'hours spent online'. Drawing on a large 2-year longitudinal study, the current research aims to investigate the association between habitual smartphone use and peer attachment among Canadian adolescents. A whole-school approach combined with a convenience sampling method was used to select our sample. A total of 1303 Canadian high school students (Grades 8-12; mage = 14.51 years, SD = 1.17 years; 50.3% females) who completed both waves of data collection were included in this study. A random intercept latent transition analysis (RI-LTA) was utilized to assess the association between habitual smartphone use (absent-minded subscale of the Smartphone Usage Questionnaire) and transition probabilities among profiles of peer attachment (Inventory of Parent and Peer Attachment), after adjusting for age, gender, ethnicity, stress, family attachment, school connectedness, and social goals. Three profiles of peer attachment were identified: (Profile 1: weak communication and some alienation; Profile 2: strong communication, strong trust, and weak alienation; Profile 3: okay communication and high alienation). Results of multivariable RI-LTA indicated that increased habitual smartphone use was significantly associated with a heightened probability of transitioning from Profile 2 at Wave 1 to Profile 1 at Wave 2 (odds ratio (OR) = 1.21, 95% confidence interval (CI) 1.003-1.46). Findings indicate that adolescents who are more habituated to their phones may become less attached to their peers over time. This offers insights for caregivers to focus on management and discussing smartphone engagement with adolescents to strengthen their attachment with peers.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».