Influence of COVID-19 on social media usage: association with mental well-being in undergraduate students
Notice bibliographique
Résumé
Objective During the COVID-19 pandemic, social media usage was rapidly accelerated by increased social isolation due to public health measures that attempted to limit the spread of the virus. Even though numerous studies indicate that increased screen usage during the pandemic is associated with negative mental health outcomes, there is no consensus on the effect of social media apps on mental health. This study investigated the impact of COVID-19 on the mental health of students attending a privately funded Christian university on their social media usage. Methods The data used for this study were collected using a cross-sectional survey involving 36.5% of the full-time undergraduates in the traditional Art Business and Science (ABS) undergraduate program at a privately funded Canadian Christian university. Findings Consistent with previous research, an increase in social media use and its detrimental impact on people’s mental health during COVID-19 that we identified indicates that social media greatly impacts undergraduates’ lives. COVID-19 aggravated social media usage in student groups with a lower mental health status. Nevertheless, moderate social media use on specific social platforms can promote mental health against social isolation and stress generated by the pandemic. In the post-COVID era, the residual pandemic impact was higher for participants with low mental health status. Furthermore, during the pandemic, religion appeared to be a protective factor against excessive screen use on social media. Originality This study examined the use of social media in a Christian university context and highlighted the effect of religion on the screen time of social media among students. To the best of our knowledge, this is the first such study.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».