2664 – Internet Addiction: Actual Status of Assessment Tools
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Internet over-consumption can cause dysfunctional usage resulting in several deleterious outcomes. The “Internet Use Disorder” is gaining importance in diagnostic manuals as its prevalence increases. Objectives: The objective of the study was to examine how this upcoming disorder is assessed at present. Aims: We present the actual status of Internet addiction assessment tools and develop a theoretical framework for optimizing “Internet Use Disorder” assessment tools design. Methods: A factorial structure analysis of tools assessing Internet addiction for adolescents and adults published between January 1993 and October 2011 was performed and a theoretical framework for optimizing tools design was developed. The descriptive properties of 14 questionnaires were measured and the position of the instruments’ methodology, validity, reliability and model fit was presented, along with the preferred factorial analysis method and validation technique. Results: Results indicate some heterogeneity in study methodology and differences in descriptive and dimensional aspects of assessment tools. The three factor categories compulsive Internet use, negative outcomes and salience were central to Internet addiction questionnaires. Furthermore, the social dimension was often under-represented. No significant difference was observed in the distribution of factor categories across Internet addiction questionnaires and DSM-IV-TR and ICD-10 diagnostic criteria for substance dependence. Conclusions: The validity and reliability of the evaluated questionnaires reflect the newness of this field. The underrepresentation of the social use of Internet is a problematic situation as it is causing considerable damages. Future research should consider that Internet addiction evaluation questionnaires need refinement. Appropriate strategies are proposed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».