Motives to play videogames across seven countries: Measurement invariance of the Videogaming Motives Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Gaming motives appear to be an important predictor of time spent gaming and disordered gaming. The Videogaming Motives Questionnaire (VMQ) has shown adequate psychometric properties to assess gaming motives among Spanish college students. However, the utility of this measure has not yet been explored in other cultures. This research aimed to examine the structure and measurement invariance of the VMQ across seven countries and gender groups, and to provide criterion-related validity evidence for VMQ scores. METHOD: College students who reported having played videogames in the last year (n = 5192; 59.07 % women) from the US, Canada, South Africa, Spain, Argentina, England, and Uruguay completed an online survey to measure time spent gaming, disordered gaming, and the VMQ. RESULTS: Findings support a 24-item 8-intercorrelated factor model structure for the VMQ in the total sample. Our results also support configural, metric, and scalar invariance of the VMQ across gender groups and countries. Students from North America (US and Canada) scored higher on most gaming motives (except recreation and cognitive development) than students from the other countries. The correlations between VMQ and non-VMQ variables were similar across gender and countries, except in England where VMQ correlations with time spent gaming were stronger. DISCUSSION: These results suggest that the VMQ is a useful measure for assessing gaming motives across young adults from different countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».