Problematic Internet Use among Adults: A Cross-Cultural Study in 15 Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study compared adult usage patterns of online activities, the frequency rate of problematic internet use (PIU), and risk factors (including the psychopathology associated with PIU, i.e., distress and impulsivity) among adults in 15 countries from Europe, America, and Asia. METHODS: A total of 5130 adults from Belgium, Finland, Germany, Italy, Spain, France, Switzerland, Hungary, Poland, UK, Norway, Peru, Canada, US, and Indonesia completed an online survey assessing PIU and a number of psychological variables (i.e., depression, anxiety, stress, and impulsivity). The sample included more females, with a mean age of 24.71 years (SD = 8.70). RESULTS: PIU was slightly lower in European countries (rates ranged from 1.1% in Finland to 10.1% in the UK, compared to 2.9% in Canada and 10.4% in the US). There were differences in specific PIU rates (e.g., problematic gaming ranged from 0.4% in Poland to 4.7% in Indonesia). Regression analyses showed that PIU was predicted by problematic social networking and gaming, lack of perseverance, positive urgency, and depression. CONCLUSIONS: The differences in PIU between countries were significant for those between continental regions (Europe versus non-European countries). One of the most interesting findings is that the specific PIU risks were generally low compared to contemporary literature. However, higher levels of PIU were present in countries outside of Europe, although intra-European differences existed.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».