Understanding phubbing behavior: A scoping review of qualitative and mixed-methods studies
Notice bibliographique
Résumé
The use of smartphones has significantly increased in recent years, leading to the emergence of a new concept known as phubbing , which refers to being absorbed in one's smartphone while in the presence of others and neglecting interpersonal communication. Quantitative studies have highlighted the negative impacts of phubbing on, for example, relationship quality and satisfaction, as well as its predisposing factors. However, there is limited information on the experiences of those who engage in phubbing (phubbers) and those who are affected by it (phubbees). This scoping review aims to provide a comprehensive overview of the current understanding of phubbing derived from qualitative and mixed-methods studies. It follows the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines for scoping reviews. Seven databases were searched for relevant studies, from which 251 articles were found. The title and abstract screening led to the full-text review of thirty-one articles, of which thirteen were retained and assessed for quality. Data extraction and narrative synthesis were then performed on the thirteen articles included in this study. Among these, seven were qualitative and six employed mixed methods. The results were divided into seven categories: (1) study characteristics, (2) definitions, (3) negative consequences, (4) positive factors, (5) social norms and contextual factors, (6) motives, and (7) strategies. The findings of this review highlight the need for further research to clarify phubbing terminology, explore its social norms across cultures, understand its impacts, identify mitigation strategies, and investigate the factors associated with phubbing in children and adolescents.
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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 | 0,108 | 0,254 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».