Student Independent Projects Psychology 2015: Are Cell Phones Making us Asocial? \nRelating Cellphone Usage to Asocial Behavior
Notice bibliographique
Résumé
There is a variety of research done on cellphone usage in general along with social \nnetworking sites (SNS) like Facebook, Twitter, Instagram, and Snapchat with specific regard to \nthe consequences of what influence it can have on a user. Now that technology allows us to use \nthe internet in the palm of our hand, is technology changing personalities? Is it changing the way \nwe communicate and socialize with others? The question that I answer with this paper is whether \ncellphones and SNS are making us social, like the name suggests, or is it actually having the \nopposite effect and making us asocial? To this end, I am going to examine different categories of \ncellphone usage and relate them back the characteristics of being asocial. The measure that I will \nbe examining are cellphone, internet, and social networking addictions, attitudes towards work \nand school when using cellphones, relationships and cellphone use, internet use and depression, \nas well as cyber bullying and cellphone usage. With cellphones making communication very \naccessible, where you do not have to step outside the door to have a conversation with someone \nor to watch a movie because you can do it in the palm of your hand, I think cellphones may in \nfact be leading people into an asocial lifestyle.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,173 | 0,045 |
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 ».