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Enregistrement W4413022002 · doi:10.2196/76770

Mitigating the Negative Effects of Internet Browsing on Young People’s Resilience and Outlook on Life Through Classic Grimms' Fairy Tales: Exploratory Randomized Controlled Study

2025· article· en· W4413022002 sur OpenAlexvenueno aff
Congcong Hou, Thomas Foscht, Barbara Duffek, Annisa Arigayota, Andreas B. Eisingerich

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetReading (process)PsychologyExploratory researchPsychological resilienceResilience (materials science)Social psychologyWorld Wide WebSociologyComputer scienceSocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Internet browsing is a daily activity for many young people. However, how internet browsing affects young people's resilience and positive (vs negative) outlook on life remains largely unaddressed. Critically, how reading classical fairy tales may help mitigate the influence of internet browsing on resilience and foster a more positive rather than negative outlook on life has yet to be explored. OBJECTIVE: This study examines the influence of internet browsing on young people's resilience and positive (vs negative) outlook on life. Furthermore, this study aims to examine the potential mitigating effect of reading classical Grimms' fairy tales, such as Hansel and Gretel and Little Red Riding Hood, on the relationship between internet browsing and postgraduate students' resilience and outlook on life. METHODS: A randomized controlled study was conducted using a 2 (internet browsing vs no internet browsing) × 2 (reading a classical fairy tale vs no classical fairy tale) between-subjects design. All study participants (N=412) were postgraduate students and randomly assigned to one of the study's 4 conditions and answered a brief questionnaire, examining their resilience and positive versus negative outlook on life. To examine the potential mitigating effect of classical fairy tales on the relationship between internet browsing and resilience as well as positive versus negative outlook on life, we conducted an exploratory bootstrapping-based moderated mediation analysis with 5000 resamples. RESULTS: The results showed a significant moderating role of reading classical Grimms' fairy tales on the negative effect of internet browsing on postgraduate students' resilience and outlook on life. Specifically, when study participants browsed the internet, they reported a more positive outlook on life when they read a Grimms' fairy tale (read fairy tale: mean 5.46, SD 0.151 vs not read fairy tale: mean 3.01, SD 0.150, SE 0.213, 95% CI -2.860 to -2.024; P<.001). Furthermore, the results showed that when participants browsed the internet, they indicated significantly greater resilience when they read a Grimms' tale (mean 4.62, SE 0.179, 95% CI 4.271-4.976) than when they did not (mean 2.59, SE 0.179, 95% CI 2.243-2.945). In addition, an exploratory analysis demonstrated that the effect of internet browsing on outlook on life is mediated by resilience (effect 0.85, SE 0.17, 95% CI 0.52-1.20). CONCLUSIONS: The findings of this study show that reading a classical Grimms' fairy tale, such as Hansel and Gretel or Little Red Riding Hood, helped mitigate the negative effects of internet browsing on postgraduate students' resilience and outlook on life. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN 16972408; https://www.isrctn.com/ISRCTN16972408.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,392 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
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Résumé présentoui

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