Internet Addiction: Relationship with Perceived Freedom in Leisure, Perception of Boredom and Sensation Seeking
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the university student’s internet addiction, perceived freedom in leisure, leisure boredom, and sensation seeking level with regard to gender and physical activity participation, and to investigate the relationship between internet addiction, perceived freedom in leisure, leisure boredom and sensation seeking. The participants who were chosen using a convenience sampling method filled the “Short Form of Young’s Internet Addiction Test” (YIAT-SF), Perceived Freedom in Leisure Scale (PFLS), “Leisure Boredom Scale (LBS), and “Sensation Seeking Scale” (SSS). T-test, MANOVA, ANOVA and correlation analysis were used to analyze the data. T-test results indicated there were no significant differences in the mean scores of “YIAT-SF” with respect to gender (p> 0.05). However, analysis revealed significant differences in the mean scores of “YIAT-SF” with regard to not regularly physical activity participation. There were significant differences in the mean scores of “PFLS” in favor of men participants and regularly physical activity participants (p<0.05). Gender and regularly physical activity participation were significant of "LBS” (p<0.01) in favor of women participants (p<0.05). Similarly, gender were significant of “SSS” (p<0.01) on the all sub-dimensions in favor of men participants (p<0.05). However, there were no significant differences in the mean scores of regularly physical activity participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».