Screen Time and Online University Student Perceptions of Their Mental and Physical Well-Being
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing prevalence of online university programs has led to heightened screen time among students, raising concerns about its effects on mental and physical well-being. This study examines university students' perceptions of screen time’s impact in an online learning context. A total of 91 students from a Canadian university provided open-ended responses, analyzed using thematic and sentiment analysis. Results indicate that screen time is predominantly perceived negatively, with themes of digital fatigue, social isolation, physical discomfort, and mental strain emerging. Participants reported experiences of anxiety, burnout, and a sedentary lifestyle, with screen exposure contributing to mental exhaustion, reduced motivation, and physical symptoms such as eye strain and back pain. However, a subset of participants noted positive effects, including screen time’s role in facilitating social connections, access to educational resources, and engagement with fitness applications. Sentiment analysis supported these findings, revealing a prevalence of mild to moderate negative sentiment, with frustration and fatigue being commonly expressed. These findings emphasize the need for institutional interventions that support healthy screen time management, such as incorporating digital wellness initiatives, ergonomic guidance, structured screen breaks, and virtual peer engagement opportunities to mitigate the negative effects of prolonged screen use. While this study provides valuable insights, its self-reported, cross-sectional design and limited sample size suggest the necessity of longitudinal and objective research to explore screen time’s long-term impact on student health and to inform policies that promote sustainable digital learning environments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle