Examination of the Associations between Digital Game Addiction, Abilities of Reading Mind in the Eyes and Alexithymia: An Adolescent Sample from Ordu Province
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study is to examine the relationships between digital game addiction, abilities of reading mind in the eyes and alexithymia personality characteristics. Method: Six hundred and sixty-two adolescents between the ages of 15 and 17 from two secondary schools in Ordu Province (n = 358 females, 57%; n = 286 males, 43%) were included in the study. Digital game addiction scale for children (DGASFC), Child Form of Reading the Mind in the Eyes Test (Eyes Test) and 20 item Toronto alexithymia scale (TAS-20) were administered to participants. The scale scores of female and male participants were compared by independent sample t test. Correlations between the scales were analyzed by Pearson product moment correlation test. The predictive effects of skills of reading mind in the eyes, alexithymia, gender and age on the development of digital game addiction were evaluated by multivariate linear regression analysis. Results: Digital game addiction scores of males were significantly higher than females. The scores of DGASFC were negatively correlated with the scores of Eyes Test and positively correlated with total scores of TAS-20 and its subscales’ scores, significantly. Regression analysis revealed that the scores of Eyes Test, TAS-20 factor 1 and factor 3, and gender were significantly predict the digital game addiction levels. Conclusions: The therapeutic interventions to improve abilities of reading mind in the eyes, identifying emotions, and empathic thinking skills may be beneficial for the adolescents which present with digital 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».