Cambios en el uso de medios digitales de los niños y variables parentales durante la pandemia de COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Child attention skills are critical for supporting self-regulation abilities, especially during the first years of life. On the other hand, inattention symptoms in preschoolers have been associated with poor school readiness, literacy skills and academic achievement. Previous research has linked excessive screen time with increased inattention symptoms in early childhood. However, most research has only focused on TV exposure and did not investigate this association during the COVID-19 pandemic. This atypical context has increased screen time in children worldwide, including preschoolers. This study aimed to investigate the prospective association between child screen time and parenting stress when children were 3.5 and later inattention symptoms at age 4.5. Participants were parents of Canadian preschoolers that reported screen media use, parenting stress, and individual child and family characteristics during the pandemic (N=315, 2020) and inattention symptoms one year later (N=264). Analyses using multiple linear regression, revealed a positive association between child screen time at age 3.5 and inattention symptoms at 4.5 years. Parental stress was also positively associated with child inattention symptoms. Associations were observed above individual (child age, inhibitory control, and sex) and family (parent education and family income) characteristics. These results highlight that preschooler screen use and parenting stress may undermine attentional skills. Practical implications are discussed.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».