Perceived Digital Well-Being Scale in the United States and United Kingdom: Psychometric Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital well-being encourages balanced mobile use. The Perceived Digital Well-Being in Adolescence Scale measures this in adolescents but has been validated only in Slovenia, raising questions about its relevance for other age groups and cultural contexts. Objective: This study had three primary objectives: (1) confirm the 3-factor structure of an English version of the Perceived Digital Well-Being in Adolescence Scale, renamed the Perceived Digital Well-Being Scale (PDWS), in samples of young adults from the United States and the United Kingdom; (2) examine the associations between PDWS dimensions and participants' sociodemographic characteristics; and (3) explore the relationships between PDWS scores and patterns of smartphone use. Methods: A total of 1854 young adults from the United States and the United Kingdom (ages 18-25 years; mean 22.4, SD 2.1; 892, 48.1% female, 872, 47.0% male, 90, 4.9% nonbinary) participated in an online survey including the PDWS, digital flourishing, and digital stress measures. Data were analyzed using descriptive statistics, confirmatory factor analysis, correlations, t tests, chi-squared tests, and moderation-mediation analysis. Results: Smartphone screen time and smartphone time for nonessential activities were statistically higher in the US sample than in the UK sample (mean 6.95 vs mean 6.13; t1852=4.97; P<.001; d=0.27 and mean 3.62 vs mean 3.29; t1852=5.57; P<.001; d=0.25, respectively). The digital well-being total score was statistically higher among US participants when compared with the UK counterparts (mean 3.49 vs mean 3.38; t1852=3.33; P<.001; d=0.15). Male participants were significantly more represented among the group with higher PDWB scores (χ2136=478.45; P<.001). Confirmatory factor analysis supported the adequacy of the 3-factor model (emotional, social, and cognitive), indicating strong model fit (critical indices ≥0.90). Evidence of convergent validity was established through significant associations between PDWS scores and measures of digital flourishing and digital stress (most correlation coefficients being significant at P<.001). Measurement invariance testing confirmed the scale's equivalence across US and UK samples (χ2246 change=17.90; P=.21); however, strict invariance across gender (male vs female) was not supported (χ2246 change=200.91; P<.001). Gender, sexual orientation, relationship status, ethnicity, socioeconomic status, and education level significantly influenced PDWS scores. Gender and socioeconomic status also moderated the relationship between smartphone use or screen time and PDWS scores (b=0.048; P=.03 and b=0.020; P=.03, respectively), indicating that these factors affect how smartphone usage relates to psychological distress or well-being in different demographic groups. Conclusions: The PDWS showed good psychometric properties in the US and UK samples. The scale offers a promising tool for identifying individuals at risk of adverse outcomes associated with digital connectivity.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».