Towards ethical surveillance of smartphone use among youth: exploratory digital citizen science approaches shaping the understanding of ubiquitous technology use
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Smartphones are widely used among youth, yet no standardized measures accurately capture smartphone use. This exploratory study utilized the Smart Platform, a digital citizen science initiative, to collect objective, real-time data on smartphone use among youth and investigate differences between retrospective and objective measurements. Youth self-reported smartphone use retrospectively via a validated questionnaire, while objective use (i.e., duration and day of use) was captured over one week using a custom-built app. Differences between the two measures were assessed using Wilcoxon signed-rank test and linear mixed effects models and visualized with Bland-Altman plots. A total of 85 participants with 257 observations (mean age=15.65, SD=1.68) were included in this study. Retrospective smartphone use was higher than objective use in the overall sample (4.074 vs 2.615 hours/day, p=0.019), on weekdays (3.973 vs. 2.714 hours/day, p=0.024) and on weekends (4.026 vs. 2.323 hours/day, p=0.014). The mean difference between the measures was 1.39 hours/day (95% CI [-6.99, 9.76]), with larger differences at higher use levels. Mixed effects models confirmed the difference between retrospective and objective use (β=1.341, C.I. [0.637, 2.071], p<0.001), adjusting for sociodemographic factors. Females also reported higher use than males (β=1.027, C.I. [0.068, 1.985], p=0.045). Accurate measurement of smartphone use is imperative to understand its impacts among youth. Privacy and security challenges associated with objective measures can be addressed through digital citizen science, where youth have the power to share, withdraw, or delete their data.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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