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Enregistrement W3046235397 · doi:10.5539/ies.v13n8p118

The Relationship Between the Digital Game Dependence and Violence Tendency Levels of High School Students

2020· article· en· W3046235397 sur OpenAlexvenueno aff
Battal Göldağ

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAddictionPsychologyPopulationScale (ratio)Sample (material)Simple random sampleMathematics educationSocial psychologyDemographyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to investigate the relationship between digital game dependence levels and violence tendency levels of high school students. In the present research, relational survey model has been used. The population of the study consists of 9th, 10th, 11th grade students in the high schools in Battalgazi and Yeşilyurt districts of Malatya in the spring term of 2018-2019 academic year. Simple random sampling method has been used for our sample selection. Digital Game Addiction Scale (DGAS-7) was used to determine the level of digital game addiction, and Violence Tendency Scale (VRS) was used to determine the levels of violence tendency. DGAS-7 was developed by Lemmens et al. (2009). To determine the problematic digital game behaviors of adolescents between the ages of 12-18. It has been developed by Haskan and Yıldırım to measure the tendency of violence among adolescents. According to the results obtained in our research; according to the monotetic format, 4.6% of the students participating in the research were addicted to digital games, while 95.4% were not dependent. According to the polythetic format, while 21.7% is addicted to digital games, 78.3% is not addicted. There was a statistically significant difference between female and male students in terms of digital game addiction and violence tendency in favor of female students. There was also a significant difference between the levels of digital game addiction and violence tendency according to mobile phone ownership. This difference is in favor of students who do not have mobile phones. There has been a statistically significant difference between the levels of digital game addiction in favor of the students who do not have mobile internet connection, but no significant difference has been found between the levels of violence tendency. There has been a statistically significant difference between non-dependent students in terms of violent tendency levels in terms of digital game addiction in monotetic and polythetic format. The level of violence tendency of non-dependent students is lower than that of dependent students. There has been a statistically significant difference between digital game addiction levels and violence tendency levels according to the duration of digital game play. This difference is in favor of students who play less time in a day. There has been a positive and moderate relationship between digital game addiction levels and violence tendency levels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,328 · 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.

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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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