Bibliographic record
Abstract
Internet a bouleversé nos habitudes et fait désormais partie intégrante de nos vies. En dépit de ses nombreux avantages, l’avènement de cette technologie a mené à l’apparition de certaines conséquences découlant de son utilisation. En effet, un nombre préoccupant de personnes montrent des signes de dépendance au monde virtuel et les jeunes de moins de 25 ans semblent particulièrement vulnérables. Cet article met l’accent sur les principales conséquences (1) biologiques, (2) psychologiques et (3) sociales de la cyberdépendance chez les adolescents et les jeunes adultes. Les connaissances actuelles révèlent que les conséquences biologiques, majoritairement indirectes, s’expliqueraient par les mauvaises habitudes de vie adoptées par les cyberdépendants. La cyberdépendance serait également associée au développement et au maintien de nombreux troubles psychologiques et psychiatriques comorbides. Les recherches montrent ensuite de multiples impacts de la cyberdépendance au niveau relationnel, autant sur le plan social, familial, conjugal, professionnel que financier. Malgré le fait que la cyberdépendance ne soit toujours pas répertoriée comme un trouble distinct, les écrits scientifiques reflètent bien l’ampleur de la problématique et les nombreuses conséquences qui peuvent en découler.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".