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Enregistrement W2566194732 · doi:10.4018/ijcbpl.2016100104

Adolescent Problematic Gaming and Domain-Specific Perceptions of Self

2016· article· en· W2566194732 sur OpenAlexaff
Devin J. Mills, Jessica Mettler, Michael J. Sornberger, Nancy L. Heath

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cyber Behavior Psychology and Learning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyFriendshipVideo gameAffect (linguistics)Social psychologyAssociation (psychology)Developmental psychologySocial perception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problematic video game use (PVGU) is an inability to meet personal and social responsibilities due to video gaming. It is estimated to affect 5 to 6% of adolescents. Research demonstrates greater video game engagement is associated with a poorer perception of self in several domains; however, the relation between PVGU and self-perception has not yet be examined. The present study explored this association using a sample of 758 Grade 7 adolescents (55.1% Female; Mage= 12.34 years; SD = 0.49 years). Results revealed greater PVGU to be associated with a poorer perception of self within the behavioural conduct and close friendship domains. Similar differences emerged when examining reports of self-perception across the PVGU classifications (i.e., None, Minimal, At-Risk, Problematic). Unexpectedly, two interactions between gender and PVGU classifications were observed for the behavioural conduct and self-worth domains of self-perception. The discussion addresses the implications of these findings and points to areas of future research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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