The neuropsychological profile of professional action video game players
Notice bibliographique
Résumé
In the past 20 years, there has been growing research interest in the association between video games and cognition. Although many studies have found that video game players are better than non-players in multiple cognitive domains, other studies failed to replicate these results. Until now, the vast majority of studies defined video game players based on the number of hours an individual spent playing video games, with relatively few studies focusing on video game expertise using performance criteria. In the current study, we sought to examine whether individuals who play video games at a professional level in the esports industry differ from amateur video game players in their cognitive and learning abilities. We assessed 14 video game players who play in a competitive league (Professional) and 16 casual video game players (Amateur) on set of standard neuropsychological tests evaluating processing speed, attention, memory, executive functions, and manual dexterity. We also examined participants' ability to improve performance on a dynamic visual attention task that required tracking multiple objects in three-dimensions (3D-MOT) over five sessions. Professional players showed the largest performance advantage relative to Amateur players in a test of visual spatial memory (Spatial Span), with more modest benefits in a test of selective and sustained attention (d2 Test of Attention), and test of auditory working memory (Digit Span). Professional players also showed better speed thresholds in the 3D-MOT task overall, but the rate of improvement with training did not differ in the two groups. Future longitudinal studies of elite video game experts are required to determine whether the observed performance benefits of professional gamers may be due to their greater engagement in video game play, or due to pre-existing differences that promote achievement of high performance in action video games.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».