Selfie: A Rising Culture. Assessment of Selfitis and Its Relation with Self-Esteem among Medical and Nursing Students: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Selfitis (the obsessive taking of selfies) is classified as a mental disorder by the American Psychiatric Association and is said to be associated with low self-esteem levels. Assessment of selfitis using Selfitis Behaviour Scale is unique among Indian stud- ies. This study conducted to estimate the burden of selfitis and its relation with self-esteem among medical and nursing students. Methodology: A cross-sectional study was conducted among med- ical and nursing students. Information regarding selfie clicking and posting on social media was collected by a structured questionnaire. Selfitis was assessed by using Selfitis Behaviour Scale (SBS) and self- esteem was assessed by using Rosenberg Self Esteem Scale. Results: This study included 347 students (123 males and 224 fe- males). Majority i.e., 225 (64.8%) of the study participants took selfies on any specific occasion, 300 (86.5%) of them took selfies with friends/ family members and 109 (31.4%) of them posted selfies on social medias. According to the scores of SBS, 169 (48.7%) of them had borderline selfitis, 63 (18.2%) of them had acute selfitis and 13 (3.7%) of them had chronic selfitis. Low self-esteem was seen in 105 (30.3%) of the study participants. Conclusion: Selfitis was seen in nearly quarter of the study partici- pants and there was no association between selfitis and self-esteem in this study.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».