Pandemic-related anxiety and screen time: A mediation analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The COVID-19 pandemic brought worldwide lockdowns and social distancing, causing feelings of pandemic-related anxiety and consequentially poorer mental health and loneliness. While social isolation and poor mental health have both been previously linked to increased screen time, it is unclear if they can explain the increased screen time during the pandemic. Objective This study investigated whether pandemic-related anxiety is associated with increased screen time, and whether this relationship is mediated by an increase in internalizing and externalizing symptoms, as well as loneliness. Methods 572 Canadian participants (average age 27.60) completed an N survey between June 2020 to November 2021. The survey measured pandemic-related anxiety, emotional and behavioral symptoms, and loneliness. Participants also used a mobile sensing app over two weeks to record their daily objective screen time. A structural equation model assessed the relationship of pandemic-related anxiety with general mental health and loneliness, as well as the relationship between these psychological constructs and objective daily screen time. Results Pandemic-related anxiety was associated with greater screen time. Externalizing symptoms and loneliness mediated the association of screen time with worries about the consequences of the pandemic, but not with worries about contracting the disease. Conclusions Worrying about contracting the disease is an independent risk factor in developing more concerning patterns of screen use. Additionally, worrying about the consequences of the pandemic is not an independent factor but rather is mediated by externalizing symptoms and loneliness. This has implications for conceptualizing problematic screen use and the development of intervention and prevention efforts.
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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».