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Enregistrement W232552749 · doi:10.1177/070674370605101404

Tridimensional Personality of Adolescents with Internet Addiction and Substance Use Experience

2006· article· en· W232552749 sur OpenAlexvenueno aff
Chih‐Hung Ko, Ju‐Yu Yen, Cheng‐Chung Chen, Sue‐Huei Chen, Kuan-Yi Wu, Cheng‐Fang Yen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAddictionNovelty seekingThe InternetHarm avoidancePsychologyPersonalityReward dependenceClinical psychologyPsychiatryBig Five personality traitsSocial psychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to examine the differences in personality characteristics between adolescents with and without Internet addiction and substance use experience as defined by the Tridimensional Personality Questionnaire (TPQ), and to compare personality characteristics among groups of adolescents with both Internet addiction and substance use experience (comorbid group), those with only Internet addition (Internet addiction group), those with only substance use experience (substance experience group), and those without Internet addiction or substance use experience (control group). METHOD: In the cross-sectional investigation, we recruited 3662 students (2328 boys and 1334 girls) from high schools in southern Taiwan. Our investigation was conducted using the TPQ, the Chen Internet Addiction Scale, and Questionnaires for Experience in Substance Use. RESULTS: Adolescents with Internet addiction were more likely to have substance use experience. High novelty seeking (NS), high harm avoidance (HA), and low reward dependence (RD) predicted a higher proportion of adolescents with Internet addiction. High NS, low HA, and low RD predicted a higher proportion of adolescents with substance use experience. Of the 4 groups, the Internet addiction group had the highest HA scores and the comorbid group had the lowest HA scores. CONCLUSION: Adolescents with high NS and low RD should be provided with effective strategies for preventing Internet addiction and substance use. In addition, the Internet addiction group and the comorbid group should be provided with different preventative strategies focused on HA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations265
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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