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Enregistrement W7036871546

Child Technology Use during the COVID-19 Pandemic: A Longitudinal Study

2024· dissertation· en· W7036871546 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware System Performance and Reliability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongitudinal studyMental healthCoping (psychology)Social technologyPandemicSocial supportHealth technology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the COVID-19 pandemic, government-mandated lockdowns led to a rise in technology use, and they also significantly impacted children’s social interactions. Technology use can be categorized as process-oriented (i.e., using technology for non-social purposes) or social-oriented (i.e., using technology to communicate with others). As part of a larger investigation on children’s mental health during the pandemic, this study investigates how children in Southwestern Ontario, ages 8-13, used technology during the pandemic and its impact on mental health and social support. Reports from 178 caregiver and 147 children, assessing demographics, virtual school attendance, child technology use, social support, family stress, and mental health, were collected monthly from June 2020 to January 2021 and again in March 2021. Fluctuations in technology use, particularly computer use, were observed. Children who attended school virtually for majority of the study period reported engaging in greater amounts of technology use than those who attended virtual schooling less often. Children who reported lower friend social support engaged in higher levels of technology use across time; however, they engaged in social-oriented technology use less than other technologies. TV, internet, video game, and computer use was greater for children who reported lower friend social support. Additionally, perceived social support, particularly family support, predicted lower levels of anxiety, depression, and PTSD symptomatology, while social media use predicted higher levels of these internalizing symptoms. Overall, the findings suggest that technology use was multifaceted across the early pandemic. Children appeared to engage in greater amounts of distraction-based technology use, which may have been a helpful strategy for coping with stress of an uncontrollable event, such as a global pandemic. On the other hand, social-oriented technology use did not appear to have strong effects across the early pandemic. Keywords: COVID-19, children, technology use, social support, virtual school, mental health.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,241 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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