Problematic Social Media Use and Mental Health in Canadian Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adolescent mental health problems have become increasingly common in recent years. Problematic social media use (PSMU) has recently gained attention as a possible risk factor for mental health problems. However, the relationship between problematic social media use and adolescent mental health problems remains understudied, and few studies have specifically examined mediated pathways linking the two phenomena. Foundational knowledge about such pathways is necessary to support the development of clinical interventions to reduce the psychological burden of problematic social media use. Objectives: The objectives of this thesis are to: 1) estimate the relative risk for reporting two or more indicators of internalizing mental health problems from problematic social media use, 2) estimate the extent to which exposure to cyberbullying victimization mediates the relationship between problematic social media use and indicators of internalizing mental health problems in adolescents, and 3) to investigate whether gender modifies either the direct or mediated effect of problematic social media use on indicators of internalizing mental health problems. Methods: Data from Cycle 8 of the Canadian Health Behaviour in School-aged Children study was used. Direct and mediated effects were estimated using counterfactual mediation analysis. Effects were estimated for the entire sample and for each gender. Results: Participants who engaged in problematic social media use were 1.59 (95% CI: 1.47 – 1.73) times as likely to report multiple psychological health complaints. Cyberbullying victimization did not mediate the total effect of PSMU on multiple psychological health complaints in isolation. Results were consistent between genders. Conclusions: PSMU is an important risk factor for multiple psychological health complaints in Canadian adolescents. Cyberbullying victimization does not appear to mediate the relationship between problematic social media use and multiple psychological health complaints in isolation, nor does this differ between boys and girls.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».