Bridging the Digital Divide: A Systematic Review of the Impact of Social Media on Adolescent Mental Well-being
Notice bibliographique
Résumé
The pervasive use of social media among adolescents has sparked significant concern regarding its impact on mental well-being. However, the evidence is fragmented, often highlighting only risks or benefits in isolation. This systematic review synthesizes contemporary evidence to provide a holistic understanding of the multifaceted impact of social media on adolescent mental well-being, identifying both detrimental and supportive mechanisms. Following the PRISMA guidelines, a systematic search was conducted for peer-reviewed studies published between 2015 and 2024. The synthesis revealed a dual-edged impact. Key negative pathways included social comparison (leading to envy and low self-esteem), cyberbullying victimization, and sleep displacement while positive pathways included social support and belonging, especially for marginalized youth, and access to mental health literacy communities. The findings indicate that outcomes are not determined by usage alone but are critically mediated by user activity (active vs. passive use), individual vulnerabilities, and the quality of online interactions. We conclude that the impact of social media on adolescent mental well-being is complex and non-uniform. Moving beyond a simplistic “social media is harmful” narrative, this review highlights the need for targeted interventions, digital literacy education, and platform design reforms.
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 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 | 0,025 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».