Reliability and Validity of the Behavioral Addiction Measure for Video Gaming
Notice bibliographique
Résumé
Most tests of video game addiction have weak construct validity and limited ability to correctly identify people in denial. The purpose of the present research was to investigate the reliability and validity of a new test of video game addiction (Behavioral Addiction Measure-Video Gaming [BAM-VG]) that was developed in part to address these deficiencies. Regular adult video gamers (n = 506) were recruited from a Canadian online panel and completed a survey containing three measures of excessive video gaming (BAM-VG; DSM-5 criteria for Internet Gaming Disorder [IGD]; and the IGD-20), as well as questions concerning extensiveness of video game involvement and self-report of problems associated with video gaming. One month later, they were reassessed for the purposes of establishing test-retest reliability. The BAM-VG demonstrated good internal consistency as well as 1 month test-retest reliability. Criterion-related validity was demonstrated by significant correlations with the following: time spent playing, self-identification of video game problems, and scores on other instruments designed to assess video game addiction (DSM-5 IGD, IGD-20). Consistent with the theory, principal component analysis identified two components underlying the BAM-VG that roughly correspond with impaired control and significant negative consequences deriving from this impaired control. Together with its excellent construct validity and other technical features, the BAM-VG represents a reliable and valid test of video game addiction.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».