The co-occurrence between depressive symptoms and smartphone addiction: a network analysis
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Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to explore the co-occurrence between depression and smartphone addiction (SA) from the network perspective as well as the network invariance across different groups. A total of 8347 Chinese college students were included in the study. Network analysis was conducted to estimate the network structure of the co-occurrence between depression and SA symptoms. A network comparison test was utilized to explore sex, severity of depression and SA variations in the network structures and strengths. D18 ‘Sad’ was the central symptom for the estimated network. D5 ‘Mind’ may be the most important bridge symptom between depression and SA. Males and females differed in the distribution of edge weights (M = 0.103, p = 0.024). Students with or without depressive symptoms showed significant differences in the distribution of edge weights (M = 0.129, p = 0.001) and global strength (14.5 vs. 13.5, p = 0.006). In addition, there are variations in the distribution of edge weights for college students in different SA severity groups (M = 0.119, p < 0.001). Attention to these core and bridge symptoms may decrease the odds of co-occurrence of depressive symptoms and SA. Interventions to address the co-occurrence should also take into account sex and severity of depression and SA.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle