Screen Time and Online University Student Perceptions of Their Mental and Physical Well-Being
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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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».