MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2043665062 · doi:10.1037/0893-164x.18.4.381

Development of a Psychometrically Sound Internet Addiction Scale: A Preliminary Step.

2004· article· en· W2043665062 sur OpenAlexaff
Laura A. Nichols, Richard M. Nicki

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLonelinessCronbach's alphaBoredomAddictionClinical psychologyUCLA Loneliness ScaleScale (ratio)Reliability (semiconductor)PsychometricsPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Internet Addiction Scale (IAS) is a self-report instrument based on the 7 Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (4th ed.; American Psychiatric Association, 1994) substance dependence criteria and 2 additional criteria recommended by Griffiths (1998). The IAS was administered to 233 undergraduates along with 4 measures pertaining to loneliness and boredom proneness. An item reliability analysis reduced the initial scale from 36 to 31 items (with a Cronbach's alpha of .95). A principal-components analysis indicated that the IAS consisted mainly of one factor. Multiple regression analyses revealed that Family and Social Loneliness and Boredom Proneness were significantly correlated with the IAS; Family and Social Loneliness uniquely predicted IAS scores. No evidence for widespread Internet addiction was found.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations203
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsychology of Addictive BehaviorsMême sujetImpact of Technology on AdolescentsTravaux en français237 207