Are Some Subtypes of Video Gamer More at Risk for Gambling Issues? A Latent Class Analysis of a Canadian Sample of University Students
Notice bibliographique
Résumé
Recently there has been growing interest in identifying links between video game playing and problem gambling. As video games continue to take on more gambling-like elements such as loot boxes, there is rising concern that they represent a potential pathway towards problem gambling. In this study, we explored video gamer profiles in a sample of Canadian undergraduate university students (n = 687) to examine whether subgroups of gamers had different risk profiles for problem video gaming and/or problem gambling. Three predominant subgroups emerged: universal, free-to-play, and general gamer classes. Whereas the free-to-play class was associated with higher average amounts of time spent playing video games, the universal class was associated with higher average scores on measures of problem video gaming, problem gambling, and impulsivity. Although motivational differences were evident, there were no significant mental health differences among subgroups in this sample.RésuméOn s’intéresse de plus en plus depuis peu de temps à l’établissement de liens entre la pratique des jeux vidéo et le jeu compulsif. À mesure que les jeux vidéo comportent davantage d’éléments de jeux de hasard comme des coffres à butin, on s’inquiète davantage du fait qu’ils puissent mener au jeu compulsif. Cette étude a examiné le profil de joueurs de jeux vidéo parmi un échantillon d’étudiants canadiens de premier cycle (n = 687) afin de déterminer si les sous-groupes de joueurs présentaient un profil de risque différent pour le jeu vidéo compulsif et/ou le jeu compulsif. Trois sous-groupes prédominants sont ressortis : universel, gratuit et général. Le groupe des jeux gratuits était associé à une plus grande quantité de temps consacrée à jouer à des jeux vidéo, le groupe universel était associé pour sa part à un pointage moyen plus élevé au titre des paramètres de mesure du jeu vidéo compulsif, du jeu compulsif et de l’impulsivité. Les différences de motivation étaient évidentes, mais les sous-groupes de cet échantillon ne présentaient aucune différence importante sur le plan de la santé mentale.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».