Should we still be concerned about screen time use for Canada’s young children? Understanding the research landscape of screen time after the COVID-19 pandemic.
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, screen time rates well surpassed the recommended guidelines for Canada’s young children despite the evidence for prolonged screen time’s effect on a child’s health being well established. It is unknown if these rates have decreased in our post-pandemic world, underscoring the urgent need for understanding screen time patterns to inform future guidelines and policy for young children. This commentary aims to urge researchers to address the knowledge gap of screen time in the post-pandemic era and outlines recommendations for health care providers to evaluate children’s screen time in their practice. ---------- Pendant la pandémie de la COVID-19, le temps passé par les jeunes enfants devant les écrans a largement dépassé les recommandations au Canada, malgré les preuves bien établies qu’un temps d’écran prolongé a un effet négatif sur leur santé. On ne sait pas si le niveau d’exposition a diminué après la pandémie, ce qui souligne l’urgence de comprendre les habitudes d’utilisation des jeunes enfants des écrans afin d’informer les futures lignes directrices et politiques les concernant. Ce commentaire vise à répondre à la nécessité de recherches supplémentaires sur l’utilisation des écrans par les jeunes enfants dans l’ère post-COVID, après une augmentation documentée de l’utilisation des écrans pendant la pandémie.
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 | 0,007 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».