On Evaluating Gadget Usage and Family Bond Importance: A Descriptive-Correlational Study
Notice bibliographique
Résumé
Problems related to gadget usage and family bonds include reduced quality time, distraction, attention deficit, eroded communication skills, impacts on child development, increased family conflicts, negative parental role modeling, a digital divide, privacy concerns, sleep disruption, and emotional disconnect. This study explored the relationship between gadget usage and family bond importance using a descriptive-correlational method with 200 parents from Libagon, Southern Leyte, Philippines, selected through purposeful sampling. Data analysis involved frequency counts, arithmetic mean, and Pearson's correlation coefficient, with a pre-survey form and semi-structured interview guide. Findings showed that most respondents were females aged 40 and above with three children, whose gadget use varied by hour. Shared family dinners, with a mean of 3.10, moderately indicated family bond importance. A slight inverse relationship was found between gadget usage and family bonds. The study concludes that gadget usage alone does not significantly affect family bond perceptions, suggesting the need for more nuanced research into interacting factors. Recommendations include promoting balanced technology use through educational programs and community initiatives, funding further research, launching public awareness campaigns, and advocating for work-life balance. Policies should focus on influential factors like family dynamics and cultural values to enable effective interventions and resource allocation.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».