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Record W7104454760 · doi:10.71781/23815

La qualité des repas en famille conditionne différemment l’association prospective entre les tendances d’habitudes télévisuelles à la petite enfance et les relations sociales à l’adolescence

2022· dissertation· fr· W7104454760 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicChild Development and Digital Technology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsVictimisationFamily lifeSocial impactPrivate life

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Malgré les directives sur le temps d’écran, les enfants passent plus de temps sur des appareils électroniques qu’auparavant, ce qui en fait un facteur de risque important pour le développement social ultérieur. Les facteurs de protection à l’utilisation prolongée des écrans dans le contexte de l’enfance sont peu explorés. Partager des repas dans un contexte familial pourrait offrir un moyen de favoriser le développement psychosocial et de contrer les risques associés au temps d’écran élevé. Cette étude examine l’interaction entre l’environnement des repas en famille et la tendance de temps d’écran à la petite enfance sur les principales relations sociales des adolescents. Il est attendu qu’une meilleure qualité des repas en famille joue un rôle protecteur sur l’association entre les tendances d’habitudes d’écran et les relations sociales adolescentes. Méthode : Les participants sont 1 455 enfants (50,9 % de filles) de la cohorte de naissances de l’Étude longitudinale du développement des enfants du Québec. Les parents ont rapporté l’utilisation d’écrans des enfants à 2 et 6 ans et la qualité de l’environnement des repas en famille à 6 ans. Les parents et les enfants ont respectivement fourni des mesures sur la relation parent-enfant et la victimisation à 13 ans. Les analyses ont testé l’association directe entre les tendances du temps d’écran et la qualité de l’environnement familial durant les repas sur les relations sociales ultérieures, en utilisant des régressions linéaires. Les analyses de modération ont ensuite examiné l’interaction entre les tendances de temps d’écran et la qualité de l’environnement des repas en famille sur les relations sociales. Résultats : Nous avons observé qu’une hausse dans le temps d’écran était associée à une relation père-fille moins conflictuelle et moins de victimisation chez les filles ainsi qu’à des relations moins positives avec les deux parents et moins de victimisation chez les garçons. Pour tous, un meilleur environnement lors des repas était associé à des relations sociales plus saines avec les parents et les pairs. L’environnement familial lors des repas avait un effet modérateur distinct sur l’association entre les habitudes télévisuelles et les relations des filles avec leur mère ainsi que leurs pairs. Entre autres, lorsque les repas représentaient une occasion d’expression et de communication, une hausse du temps d’écran était associée à une relation mère-fille plus positive et moins conflictuelle. Étonnamment, les filles participant à des repas en famille moins positifs et ayant une tendance de temps d’écran plus élevée éprouvaient moins de victimisation à l’adolescence. L’interaction entre les tendances de temps d’écran et la qualité de l’environnement des repas en famille n’était pas trouvée significative pour les garçons. Conclusion : Encourager les repas familiaux représente une activité simple/rentable qui peut compenser certains risques à long terme associés à une utilisation accrue des écrans au-delà des caractéristiques individuelles et familiales préexistantes et concurrentes. Les initiatives de santé publique devraient considérer les repas en famille comme une stratégie d’intervention complémentaire aux directives d’utilisation des écrans. Les directives sur l’utilisation des écrans devraient considérer les repas en famille comme une stratégie compensatoire.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.512
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0160.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2022
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