The Rise of Loneliness Among Young People
Notice bibliographique
Résumé
The article explores the increasing prevalence of loneliness among young people, focusing on digital media’s role in shaping their social experiences. Drawing from historical, psychological, and sociological perspectives, the authors argue that loneliness is not merely physical isolation, but a deeply subjective feeling tied to perceived disconnection from meaningful relationships. Two key hypotheses frame the analysis: the displacement hypothesis (digital media replaces face-to-face interaction and increases loneliness) and the stimulation hypothesis (digital media enhances existing relationships and reduces loneliness). The impact of digital media depends largely on its usage—active versus passive engagement—and the user’s underlying social needs. The article presents findings from a 2022 survey of 654 Slovenian secondary school students. A quarter of respondents reported frequent or constant feelings of loneliness. Students who reported greater loneliness also had more difficulty socializing and were less willing to give up social media use, suggesting a possible dependence on digital interaction as a substitute for real-life connection. The authors emphasize the importance of subjective perceptions of loneliness, arguing that standardized scales often fail to capture this. They advocate for more attention in educational settings to support students experiencing deep loneliness – especially those who may not reach out or appear isolated.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».