Role of Gaming Devices Associated With Internet Gaming Disorder in China: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chinese gamers use computer and mobile phone games widely. Consequently, concerns regarding the development of internet gaming disorder (IGD) in adolescents have been raised. However, only a few studies have focused on the influence of gaming devices on IGD. OBJECTIVE: This study aims to compare sociodemographic information, gaming use characteristics, personality traits, and gaming motivations between computer game users (CGUs) and mobile phone game users (MGUs), as well as identifying IGD predictors. METHODS: This was a cross-sectional study. A total of 3593 internet game players took part in an online survey, which included sociodemographic information, gaming patterns, gaming motivations, the Chinese version of the Video Game Dependency Scale, and the Chinese Big Five Personality Inventory brief version. The population was divided into 2 groups for comparison by mobile phone or computer use, and the IGD population was also compared within the 2 groups. RESULTS: =3.68, P<.001). Individuals using different gaming devices had different game motivations and personality traits and preferred different genres of games. Results showed that IGD predictors were different for the 2 groups, for example, strategy (odds ratio [OR] 4.452, 95% CI 1.938-10.227; P<.001) and action shooter (OR 3.725, 95% CI 1.465-9.474; P=.01) games increased the risk for MGUs. CONCLUSIONS: Gaming devices should be considered during early identification, such as long daily gaming time, much money spent on gaming, neuroticism, and conscientiousness. In addition, more research should be conducted on new gaming devices and IGD treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».