Exploring Determinants and Factors Associated with Problematic Smartphone Use among Youth
Notice bibliographique
Résumé
Background: Children and adolescents represent the population most susceptible to problematic smartphone use. This vulnerability is supported by developmental, behavioral, and epidemiological evidence. Objective: To provide a comprehensive synthesis of current evidence regarding the determinants and factors associated with problematic smartphone use (PSU) among youth. Methods: First, a systematized qualitative literature review was developed, and second, exploratory analyses were conducted using data from the SMARTKids Québec pilot study, which surveyed approximately 250 Canadian students aged 6–17. Main findings: The review shows that psychosocial vulnerabilities and sleep disruption stand out as the most consistent correlates with PSU. The exploratory findings highlight that higher levels of smartphone use were positively correlated with age and symptoms of depression, anxiety, and stress. Conversely, higher smartphone use was linked to poorer academic performance. Implications: The chapter emphasizes the importance of distinguishing between underlying psychosocial determinants and associated behavioral or mental health factors. Ultimately, these insights support the need for a balanced and preventive approach, one that avoids alarmism but acknowledges the potential risks of problematic smartphone use, a multifaceted issue with implications for youth development and well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».