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Enregistrement W4416451412 · doi:10.1016/j.chbr.2025.100881

The relationship between different aspects of social media use and mental health problems and life satisfaction among Norwegian students

2025· article· en· W4416451412 sur OpenAlexaff
Amanda Iselin Olesen Andersen, Jens Christoffer Skogen, Gunnhild Johnsen Hjetland, Turi Reiten Finserås, Tormod Bøe, Ian Colman, Børge Sivertsen

Notice bibliographique

RevueComputers in Human Behavior Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådEkstraStiftelsen Helse og Rehabilitering (Stiftelsen Dam)
Mots-clésNorwegianMental healthLife satisfactionSocial mediaFeelingPerceptionChecklist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are concerns about social media's potential impact on mental health and life satisfaction, but research results are mixed, focusing mainly on negative aspects and usage frequency. This study explores how different perceptions, actions, and motivations of social media use relate to Norwegian students' mental health and life satisfaction. The study included 47,163 full-time students aged 18–28 from the Norwegian Students' Health and Well-being Study (SHoT) in 2022. Mental health problems and life satisfaction were assessed through the Hopkins Symptoms Checklist (HSCL-25) and the Satisfaction With Life Scale (SWLS). Using Bayesian regression models, we investigated how ten statements about social media use were rated depending on mental health status, stratified by sex, and adjusted for age and parental education. Females reported significantly higher levels of mental health problems, lower life satisfaction, and higher agreement with most social media statements than males. However, the relationship between social media aspects and mental health was similar for both sexes, and age and parental education did not alter the results substantially. Notably, using social media as distraction from negative feelings was more prevalent among students with higher mental health problems and lower life satisfaction, whereas perceptions of positive attention on social media were lower. Some aspects, like fear of missing out, did not vary significantly across mental health status. These findings suggest a complex interplay between social media and mental health, with some behaviors potentially serving as forms of coping. This points to the importance of recognizing these complexities in future research and interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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