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Enregistrement W4413027990 · doi:10.5539/gjhs.v17n5p1

Impact of Social Media Platforms on Physical Characteristics and Psychological Profiles

2025· article· en· W4413027990 sur OpenAlexvenueno aff
Mariana Merino, José Francisco Tornero-Aguilera, Alejandro Rubio-Zarapuz, Carlota Valeria Villanueva-Tobaldo, Vicente Javier Clemente‐Suárez

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaPsychologyComputer scienceData scienceApplied psychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the complex relationships between social media platform usage and psychological outcomes, focusing on how different platforms impact users' mental health. Data was collected from 6,104 participants across a variety of platforms, including Instagram, Snapchat, TikTok, Facebook, LinkedIn, Twitter, and YouTube. The analysis focused on key psychological variables, including anxiety (STAI1), perceived stress (PSS4), psychological flexibility (AAQ1), and loneliness (UCLA1). Our findings show that visually driven platforms like Instagram, Snapchat, and TikTok are associated with significantly higher levels of anxiety, perceived stress, and psychological rigidity. In contrast, platforms such as Facebook and LinkedIn, which prioritize personal relationships or professional networking, were linked to lower levels of psychological distress. Snapchat users reported the highest anxiety scores (16.39 ± 2.50), while Facebook users exhibited the lowest anxiety levels (13.71 ± 4.17), indicating platform-specific differences in psychological outcomes. Additionally, the study found that YouTube users experienced the highest levels of perceived stress (2.27 ± 1.23), followed by Snapchat (2.11 ± 1.01), while Facebook users reported the lowest stress levels (1.76 ± 1.26). These results highlight the psychological risks associated with visually focused platforms, which encourage social comparison and can exacerbate anxiety and stress. The findings suggest that specific platforms may contribute to negative psychological outcomes, potentially influenced by their emphasis on appearance and curated content. The study also points to the need for targeted interventions, such as digital literacy programs and mental health resources, to mitigate these risks.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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