Gaming Duration and Preferences: Relationships with Psychiatric Health, Gaming Addiction Scores and Academic Success in High School Students
Notice bibliographique
Résumé
Problematic gaming behavior is an important problem that may lead to a recently introduced psychiatric condition named internet gaming disorder (IGD). Gaming addiction has been reported to have major influence on the lives of adolescents and young adults affected by it. Our aim was to determine relationships between gaming-related parameters, academic success, levels of depression, anxiety and stress, and gaming addiction scores. We performed a cross-sectional study comprised of 499 non-senior high school students from the Bakırköy district of Istanbul. Depression, anxiety and stress were measured with the DASS-21, gaming addiction was measured via the IGDS9-SF. A single questionnaire form was prepared to record demographics, game play behavior and preferences, DASS-21 scores and IGDS9-SF scores. Girls comprised 80.2% (n=400) of the participants in this study. Eighty-eight (17.6%) students reported that they did not play games. There was a statistically significant worsening in IGDS9 scores and all subscales of the DASS-21 with increased game playing time. Gaming addiction score was higher in those that reported being academically unsuccessful. Multivariate regression analysis revealed that the factors that increased IGDS9 scores were: time spent gaming, and preference of action, simulation or social media games. Whereas, smartphone gaming was found to be independently associated with lower IGDS9 scores. The association of higher IGDS9 scores with gaming time and preference of action, simulation and social media games, and lower scores with smartphone gaming are interesting results and may have implications in the approach to and treatment of those with IGD.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».