Influence of physical activity and mobile phone addiction tendency on depression among Chinese undergraduates
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study explored the influence of physical activity (PA) and mobile phone addiction tendency (MPAT) on depression among Chinese undergraduate students, testing the mediating effect of MPAT and the moderating effect of gender. Methods: The International Physical Activity Questionnaire-Short Form (IPAQ-SF), the Mobile Phone Addiction Tendency Scale (MPATS), and the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CESD-S) were administered to 2,121 Chinese undergraduates (46.25% male, aged 19.74 ± 1.822 years) from 10 public and private colleges and universities. Analyses on the mediating effects of mobile phone addiction tendency and the moderating effects of gender were conducted using the PROCESS macro (Version 3.5). Results: < 0.001). The mediating effect of MPAT on PA affecting depression was significant, with a mediating effect size of 15.0%. Moreover, gender moderated the influence of PA on depression, and it also moderated the influence of MPAT on depression. Conclusion: The conclusions corroborate and clarify that MPAT partially mediated the association between PA and depression, and the mediation effects were moderated via gender. This indicates that increasing undergraduates' PA level could effectively avoid MPAT and thus alleviate their depression. Although caution needs to be taken when inferring causal relationships in a cross-sectional design, the present study advances understanding of how undergraduates' PA was related to depression. It also illustrates that educators and parents should pay more attention to undergraduates' PA.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».