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Enregistrement W7009555785

Estudio sobre el uso y el abuso de la tecnología en adolescentes

2020· dissertation· es· W7009555785 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversidad de Córdoba Insitutional Repository (Universidad de Córdoba) · 2020
Typedissertation
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile phoneInternet of ThingsPhone
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La presente Tesis doctoral tiene como objetivo conocer el uso que hacen niños y adolescentes de la tecnología, en especial del móvil, Internet y los videojuegos. Por un lado, se propone conocer si el uso que hacen es adecuado o excesivo, basándonos en aspectos sociodemográficos como por ejemplo el hecho de tener móvil u ordenador propio, si utilizan o no las redes sociales o el tiempo diario que dedican al uso de las tecnologías, buscando si existen diferencias según variables como la edad o el sexo. Otro de los aspectos de este trabajo es relacionar el uso de las tecnologías en esta población con la percepción de riesgo que tienen ellos mismos sobre su uso, así como relacionar las características de la personalidad con el uso excesivo de la tecnología. Además, se elaboran modelos predictivos del uso excesivo de la tecnología relacionando todas estas variables a partir de un análisis de regresión logística binaria. En este trabajo han participado un total de 781 participantes de la provincia de Córdoba (382 eran chicos y 395 eran chicas) con edades comprendidas entre los 10 y los 18 años. Para dar respuesta a los objetivos de esta investigación, se utilizó la adaptación española del Mobile Phone Problem Use Scale en Adolescentes (MPPUSA) (López- Fernández et al., 2012), una adaptación ad hoc del Cuestionario de Experiencias Relacionadas con Internet (CERI) (Beranuy et al., 2009) y el Test de Adicción a Internet de Echeburúa (1999), el Cuestionario de Detección de Nuevas Adicciones (DENA) (Labrador et al., 2008), un cuestionario ad hoc sobre percepción de riesgo, y el Inventario de Personalidad NEO-FFI-R (Costa y McCrae, 1994), versión reducida de 60 ítems respecto a su original, el NEO-PI-R, que consta de 240 ítems. Como se puede comprobar en los capítulos de esta tesis, se presentan tres estudios. Los resultados del primero indican que existen diferencias de uso según la edad y el sexo. Las escalas de uso indican que la mayor parte de los participantes son usuarios habituales o sin problema de cada una de las tecnologías, aunque sí son preocupantes las cifras de usuarios que se encuentran en riesgo de presentar un uso problemático. En el segundo estudio, encontramos que perciben mayor riesgo de las tecnologías a una mayor edad, y que cuanto más tiempo diario utilizan las tecnologías y más tienden a ser usuarios en riesgo o problemáticos, mayor es la percepción de riesgo que tienen. Señalan con mayor riesgo “irse a dormir más tarde”, “tardar más en comer” y “tener menos tiempo para hacer actividades de ocio” por dedicar demasiado tiempo al uso de las tecnologías. En el tercer y último estudio, sobre las características de la personalidad, se compararon los grupos caracterizados por cada uno de los rasgos (neuroticismo vs estabilidad emocional, extraversión vs introversión, apertura a la experiencia vs cerrado a la experiencia, amabilidad vs oposicionismo y responsabilidad vs falta de responsabilidad) en función del uso que hacían de la tecnología. En general, aquellos que le caracteriza el neuroticismo frente a la estabilidad emocional, la introversión frente a la extroversión, los cerrados a la experiencia frente a los abiertos a la experiencia, los oposicionistas frente a los amables y los que tienen una falta de responsabilidad frente a los responsables presentan un mayor uso de la tecnología. Posteriormente, teniendo en cuenta que la personalidad se conforma por varias características a la vez, se formaron grupos a partir del análisis de clúster, encontrando que tanto los chicos como las chicas que presentan un uso problemático de las tecnologías pertenecen al grupo caracterizado por la introversión, el oposicionismo y la falta de responsabilidad. Por último, se realizó un análisis de regresión logística binaria para las chicas y otro para los chicos. Para las chicas, en cuanto al uso del móvil se ha observado que las horas de uso, la percepción de riesgo, y pertenecer al grupo caracterizado por neuroticismo son factores de riesgo a presentar un uso problemático del mismo, mientras que pertenecer al grupo caracterizado por ser estables emocionalmente y cerradas a la experiencia es un factor protector. Este modelo es capaz de predecir el 91,5% de casos de la muestra. En el uso de Internet, el modelo predice el 73,8% de la muestra de chicas. Los factores de riesgo de presentar un uso problemático son la edad, el uso de Facebook, las horas de uso, y la percepción de riesgo. Los factores de protección son pertenecer al grupo caracterizado por la estabilidad emocional y cerradas a la experiencia, y pertenecer al grupo normativo. En los videojuegos, se formó un modelo para el 88,7% de las participantes, con tres factores de riesgo (edad, tener ordenador, horas de uso). Para los chicos, en cuanto al uso del móvil la percepción de riesgo, y pertenecer al grupo caracterizado por introversión, oposicionismo y falta de responsabilidad son factores de riesgo de un uso problemático. En el uso de Internet, los factores de riesgo son pertenecer al grupo caracterizado por introversión, oposicionismo y falta de responsabilidad, las horas de uso y la percepción de riesgo, para el 73,1% de la muestra. Finalmente, en el uso de videojuegos el análisis indica que los factores de riesgo son las horas de uso, la percepción de riesgo, pertenecer al grupo caracterizado por introversión, oposicionismo y falta de responsabilidad, y pertenecer al grupo caracterizado por oposicionismo, para el 81,9% de la muestra de chicos. Se discuten las posibles razones de este uso problemático de las tecnologías en los adolescentes y se reflexiona sobre la importancia de llevar a la práctica programas preventivos y una buena intervención psicoeducativa para atender este problema.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

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Publié2020
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