The influences of technology on adolescent social and interpersonal development: a school-based, interdisciplinary team perspective
Notice bibliographique
Résumé
The lives of many adolescents in Canada are consumed by technology. The adolescent\npopulation are among the most prolific users of technology and have an intrinsic understanding\nof the ways around technology that escapes most adults (Shifflet, 2013). Current research is\nsomewhat contradictory as to whether technology has a harmful, helpful or neutral impact on\nadolescents (Barth, 2015, Fairlie & Kalil, 2017). Concerns over the perceived negative impacts\nof technology on social, emotional and relational development of adolescents are prevalent but\nlargely uninformed by plausible, causal evidence (Fairlie & Kalil, 2017, Shifflet, 2013, Lotrean,\net al., 2016, Scott, et al., 2017). This paper consists of a research study that investigates\nadolescent technology use and its influences on social and interpersonal development, from the\nperspectives of a school-based interdisciplinary team. This study was based on qualitative\ninterviews with five, school-based interdisciplinary team members who have been working with\na recently implemented technology-based learning program. The participants identified that\ntechnology has influenced teacher/student relationships, peer relationships, opportunities to\nconnect and learning with technology.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».