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
<div style="text-align: justify">\n\t<strong>Purpose</strong>: This paper focuses on the impact of social capital on urban children&#39;s use behavior of information communication technology (ICT).<br />\n\t<br />\n\t<b>Design/methodology/approach</b>: 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-&ldquo;Shengheyuan&rdquo; community (SHY), and a commercial residential quarter-&ldquo;Wanfenghuicheng&rdquo; community (WFHC) in the high-tech zone of Zhengzhou City, Henan Province. We used the social capital theory to analyze the interviewees&#39; record.<br />\n\t<br />\n\t<b>Findings</b>: 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&#39; 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&#39;s ICT use. External social capital, including schools, libraries, and public service institutes, have little impact on children&#39;s ICT use, if not combined with internal social capital factors.<br />\n\t<br />\n\t<b>Research limitations</b>: Our research samples were collected from two communities within the same city, which may influence the generalization of this research result.<br />\n\t<br />\n\t<b>Originality/value</b>: To explore the social capital&#39;s influence on children&#39;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&#39;s ICT behavior from the perspective of internal and external social capital.</div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».