Gaming addiction among Tunisian adolescent
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Gaming is a source of addiction for adolescents. It is recognized as a behavioral and mental health condition, both by the American Psychiatric Association and by the World Health Organization. Objectives To determine the prevalence of gaming addiction among secondary school students. Methods This cross-sectional study was conducted between September and October of 2020 among students enrolled in secondary school. The participants had filled the Game addiction scale and a data file regarding the socio-demographic information, physical and information about the internet access and use. Results The initial sample was composed of 180 secondary school students. Among them 28 were excluded because they did not play video games. Final sample consisted of 152 students (90 males, 62 females) with a mean age of 13.14 ± 1.2 years. The average duration of connection among participants was 5.3 hours per day. Nearly one quarter of the participants (24,3%) played videogames more than 20 h per week. The prevalence of gaming addiction was 21,7%. The participants with gaming addiction were, on average, younger than those who were not addicted to gaming Game-addicted individuals were more likely to be male than female (13,8% vs 7,9%; p=0,036). There was, also, a significant relation between IA and having academic difficulties (p=0.042). Conclusions Based on our study findings, that gaming addiction is a challenging problem among Tunisian adolescents. We recommend authorities consider gaming addiction a serious problem for the young population and make this growing phenomenon an adolescent health priority. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».