The Interplay Between Screen Time and Outdoor Play on Preschool Children's Cognitive and Social-emotional Development
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To (1) identify distinct profiles (i.e., subgroups) of screen time (ST) and outdoor play (OP) in a sample of preschool children, and (2) examine the mean differences in specific domains of cognitive and social-emotional development between these profiles. METHOD: Baseline data from the Technology and Development in Early Childhood study were used. Participants were 352 preschool children (3-4 years) and their parents living in Western Canada. ST (television [TV]/video viewing and video/computer games) and OP for both weekdays and weekend days were parent-reported. Social-emotional development outcomes (emotional, cognitive, and behavioral self-regulation) and demographic covariates were assessed by questionnaire. Cognitive development outcomes (language, response inhibition, working memory, and self-control) was assessed by 4 short games played during a recorded virtual meeting. Latent profile analysis was conducted. RESULTS: Four profiles were identified: (1) low ST/medium-high OP, (2) high TV/high OP, (3) medium ST/low OP, and (4) high ST/medium-high OP. Profile 1 was selected as the reference group. For response inhibition, the medium ST/low OP ( M = 10.3, SE = 2.0; p = 0.03) and high ST/medium-high OP ( M = 2.8, SE = 3.7; p < 0.01) profiles scored significantly lower than the reference group ( M = 15.3, SE = 1.0). For self-control, the high TV/high OP ( M = 65.5, SE = 3.2; p = 0.03) and medium ST/low OP ( M = 63.8, SE = 4.8; p < 0.05) profiles scored significantly lower than the reference group ( M = 74.2, SE = 2.1). For behavioral self-regulation, the high TV/high OP ( M = 3.6, SE = 0.1; p < 0.01) profile scored significantly lower than the reference group ( M = 3.9, SE = 0.04). CONCLUSION: Children with the combination of lower ST and higher OP had more advanced cognitive and social-emotional development for some outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».