Analysis of Loneliness Levels and Digital Game Addiction of Middle School Students According to Various Variables
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to examine the loneliness levels of students at the middle school level and their digitalgame addictions in terms of various variables. The study group consisted of 404 volunteer students in 5th-8th gradein Kutahya, Turkey. As data collection tools, "Digital Game Addiction Scale", developed by Lemmens et al. (2009)and "UCLA Loneliness Scale" developed by Russell et al. (1980) were used. The SPSS package program was usedfor the analysis of the data. According to research findings, it was found that there was a statistically significantdifference between the levels of digital game addiction and loneliness according to participation status to sportsactivities (p<0,05). Moreover, it was found that the levels of both loneliness and digital game addiction of theparticipants to sports activity were lower than non-participating. When gender and age variables were examined, itwas determined that there was a statistically significant difference between digital game addiction, gender, and age(p<0,05), whereas there was no statistically difference between loneliness level and both variables (p>0,05). Inaddition, it was determined that there were a moderate level and positive relationship between the level of lonelinessand digital game addiction of middle school students.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».