The relationships between the digital game addiction, alexithymia and metacognitive problems in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
The relationships between the digital game addiction, alexithymia and metacognitive problems in adolescentsErgen yaş grubunda dijital oyun bağımlılığı, aleksitimi ve üst biliş problemleri arasındaki ilişkinin incelenmesi SUMMARY Objective: Digital game addiction has become a diffuse problem among adolescents.The aim of this study is to investigate the relationships between digital game addiction, alexithymia personality traits and metacognitive problems in adolescents.Method: 664 adolescents (51% male, n=339, 49% female, n=325) from three secondary school in Istanbul were included in this study.The mean age of male and female participants was 12.89±1.29,and 12.58±1.53respectively.Digital game addiction scale for children (DGASFC), 20 item Toronto alexithymia scale (TAS-20), and the metacognition questionnaire for children and adolescents (MCQ-C) were applied to participants.The correlation coefficients between the scales were analyzed with Spearmen's rank order correlation test.The predictability of TAS-20 and MCQ-C subscale scores, gender and age on the status of digital game addiction was tested with binary logistic regression analysis.Results: There were positive correlations between DGASFC and TAS-20 total (r=.275),factor 1 (r=.250),factor 2 (r=.159), factor 3 (r=.175)scores, and MCQ-C total (r=.180) and factor 1 (r=.109)scores.Results of the binary regression analysis revealed that TAS-20 factor 1 and factor 3, and MCQ-C factor 1 scores, and the gender predict the status of digital game addiction, significantly.Discussion: It is suggested that addressing the problems of identifying and expressing the emotions, and metacognitive problems may increase the treatment success of the adolescents presenting with digital game addiction.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».