The Associations Between Gaming Motivation and Internet Gaming Disorder: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been a surge in interest in examining internet gaming disorder (IGD) and its associations with gaming motivation. Three broad components of gaming motivation have been proposed: achievement, immersion, and social. Achievement-oriented players are motivated by gaining in-game rewards, immersion-oriented players are motivated by the experience of immersion in the virtual world, and social-oriented players are motivated by the need to socialize with other players through gaming. OBJECTIVE: This study aimed to (1) quantitatively synthesize the growing body of literature to systematically examine the discrepancies in the magnitude of associations between various components of gaming motivation and IGD and (2) examine the moderating role of cultural dimension on the association between escapism gaming motivation and IGD. METHODS: We conducted a systematic search of multiple databases between 2002 and 2020. Studies were included if they (1) included quantitative data, (2) used measures assessing both gaming motivation and IGD, and (3) contained sufficient information for effect size calculation. RESULTS: The findings revealed IGD to have a stronger association with achievement motivation (r=0.32) than with immersion (r=0.22) or social motivation (r=0.20), but the strongest such association was found to be with escapism motivation (r=0.40), a subcomponent of immersion motivation. Our cross-cultural comparison further showed a stronger association between escapism motivation and IGD in studies conducted in individualistic (vs collectivistic) regions. CONCLUSIONS: This meta-analysis highlights the importance of acknowledging the discrepancies among different components of gaming motivation with respect to their role in the development of IGD, as well as the potential cultural variations in the strength of such associations.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».