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Enregistrement W2981493192 · doi:10.5539/ies.v12n11p80

The Relationship Between Digital Game Addiction, Communication Skills and Loneliness Perception Levels of University Students

2019· article· en· W2981493192 sur OpenAlexvenueno aff
Sevtap Kanat

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessAddictionPsychologyPopulationScale (ratio)Developmental psychologyApplied psychologySocial psychologyDemographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, with the developing technology, the use of computers, mobile phones and the internet has become indispensable tools of people’s lives. Technology has created new risks while facilitating the living conditions. Especially, there are various addiction concepts that negatively affect human life. Digital game addiction has been added to the concepts of addiction. Game addiction negatively affects the cognitive, psychological and social life of the individual. It is seen that such addiction rapidly spreading around the world are also widespread among children and young people in Turkey. The young population in Turkey is quite intense; it is necessary to investigate the problems related to digital games and find the optimal solution. In this research, it is aimed to investigate the digital game addiction, communication and loneliness perception levels of university students in terms of demographic variables. The sample of the study included 646 students studying at İnönü University in the 2018-2019 academic year. A survey that consists of personal information form, Digital Game Addiction Scale, Communication Skills Scale and UCLA Loneliness scale were used to collect data. The data obtained from the study were analyzed using independent t-test, one-way analysis of variance test (ANOVA) and Pearson’s Product-Moment Correlation Analysis. According to the results; digital game addictions of the participants vary according to gender, grade, parental educational degree, daily playing time and number of siblings. However, income level has no effect on digital gaming addiction. While gender, grade level, mother’s educational degree, duration of play and number of siblings have effects on communication skills; father’s education level and income level have no effect on it. There are significant relationships between students’ perception of loneliness and gender, mother and father educational degree and duration of playing time. One of the main finding obtained in the study; is a significant relationship between digital game addiction and communication skills while there is no statistically significant correlation between digital game addiction and loneliness.

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)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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