Relationship of Internet Addiction Severity with Depression, Anxiety, and Alexithymia, Temperament and Character in University Students
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to investigate the relationship of Internet addiction (IA) severity with alexithymia, temperament, and character dimensions of personality in university students while controlling for the effect of depression and anxiety. A total of 319 university students from two conservative universities in Ankara volunteered for the study. Students were investigated using the Toronto Alexithymia Scale-20, the Temperament and Character Inventory, the Internet Addiction Scale, the Beck Anxiety Inventory, and the Beck Depression Inventory. Of the university students enrolled in the study, 12.2 percent (n=39) were categorized into the moderate/high IA group (IA 7.2 percent, high risk 5.0 percent), 25.7 percent (n=82) were categorized into the mild IA group, and 62.1 percent (n=198) were categorized into the group without IA. Results revealed that the rate of moderate/high IA group membership was higher in men (20.0 percent) than women (9.4 percent). Alexithymia, depression, anxiety, and novelty seeking (NS) scores were higher; whereas self-directedness (SD) and cooperativeness (C) scores were lower in the moderate/high IA group. The severity of IA was positively correlated with alexithymia, whereas it was negatively correlated with SD. The "difficulty in identifying feelings" and "difficulty in describing feelings" factors of alexithymia, the low C and high NS dimensions of personality were associated with the severity of IA. The direction of this relationship between alexithymia and IA, and the factors that may mediate this relationship are unclear. Nevertheless, university students exhibiting high alexithymia and NS scores, along with low character scores (SD and C) should be closely monitored for IA.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».