Alexithymia, impulsivity and negative mood in relation to internet addiction symptoms in female university students
Notice bibliographique
Résumé
Objective Alexithymia has been implicated as a risk factor for problematic substance use and other excessive behaviours including internet addiction . Impulsiveness has also been identified as a likely predisposing factor for excessive behaviours. However, as impulsivity is often elevated in alexithymia, the degree of independence of these factors in relation to excessive internet use is unclear.Method The present study assessed contributions of alexithymia, impulsivity and negative affect to variance in internet addiction symptoms in 116 internet-using female university students. Participants completed the following instruments online: demographics, Toronto Alexithymia Scale-20, Barratt Impulsiveness Scale-11, Internet Addiction Test and the Depression Anxiety Stress Scales-21.Results Measures were significantly intercorrelated in expected directions. Hierarchical regression indicated that although both alexithymia and impulsivity were highly significant predictors of internet addiction symptoms after controlling for demographic covariates, the contribution of alexithymia became nonsignificant after adding impulsivity to the model. The final model explained 37% of variance in internet addiction symptoms. Multiple mediation modelling indicated that both impulsivity and negative affect fully mediated the association of alexithymia with internet addiction symptoms.Conclusions Impulsivity and negative affect may account for the link between alexithymia and internet addiction symptoms in young women at university.KEY POINTSWhat is already known about this topic: Alexithymia and impulsivity have been linked to a variety of addictive behaviors including internet addiction.Alexithymia and impulsivity have been reported to independently predict excessive alcohol use in regression models.Alexithymia may reflect deficient interoception and corresponding poor internal awareness of overconsumption cues in alcohol use.What this topic adds: In female university students, alexithymia, impulsivity, and negative affect were significant positive predictors of internet addiction symptoms in a regression model.Alexithymia was no longer significant after adding impulsivity to the model.Multiple mediation modelling indicated that impulsivity and negative affect fully mediated the association of alexithymia with internet addiction symptoms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».