TikTok or Not TikTok: Students’ TikTok Utilization and Academic Engagement
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
Background: As of 2024, TikTok is being investigated in the United States for societal harm apart from other possible harms. This research thoroughly examines the students’ TikTok utilization, their academic involvement and relationship between those two. The complex aspects driving TikTok engagement and its impact on academic performance have been analyzed through correlation analysis by the data collected from university students in the United States. Findings: Our research highlights that the student population is aware of the potential harm of social media, TikTok in this case. Besides, the results reveal a negative association between students’ self-reported TikTok utilization and their academic success. While students are aware of the potential harms of social media, factors like frequent checking behaviors and prioritization of academic goals subtly influence their TikTok engagement. This highlights the complex interplay between personal choices and academic obligations. Implications: Our findings underscore the critical need for early interventions to promote responsible TikTok usage and support academic achievement in the digital age. This information will assist educators in developing more proactive action plans and creating awareness for TikTok usage harms that will improve the well-being of students at the early stages of education. Limitations: Although our study offers new insights, it still needs more investigation due to its limitations, which include its reliance on self-reported surveys.
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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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