The impact of social capital on children's (6-12) use of ICT in urban communities: A field survey from Zhengzhou City, Henan Province
Notice bibliographique
Résumé
\n\tPurpose: This paper focuses on the impact of social capital on urban children's use behavior of information communication technology (ICT). \n\t \n\tDesign/methodology/approach: Using the field survey and in-depth interviews, we interviewed 40 children aged 6 to 12 and their parents from a staff residential quarter of the Zhengzhou University-“Shengheyuan” community (SHY), and a commercial residential quarter-“Wanfenghuicheng” community (WFHC) in the high-tech zone of Zhengzhou City, Henan Province. We used the social capital theory to analyze the interviewees' record. \n\t \n\tFindings: In urban communities, social capital is the most important factor for children (aged 6 to 12) in their ICT use. Our findings indicate that children in families with higher levels of social capital, such as internal resources, family income, parent educational backgrounds and parents' social network, have more-highly developed ICT skills. Personal motivation and obstacles, such as lack of access to computers on a regular basis, also have an impact on children's ICT use. External social capital, including schools, libraries, and public service institutes, have little impact on children's ICT use, if not combined with internal social capital factors. \n\t \n\tResearch limitations: Our research samples were collected from two communities within the same city, which may influence the generalization of this research result. \n\t \n\tOriginality/value: To explore the social capital's influence on children's ICT use, we used field observation for ICT use of children aged 6 to 12 in urban communities in China, and studied the children's ICT behavior from the perspective of internal and external social capital.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».