Supplemental Material for Effects of Action Video Game Play on Cognitive Skills: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The possibility that playing action video games is associated with enhancements in certain aspects of cognitive function has attracted significant interest from researchers in education, psychology, and neuroscience. Previous meta-analyses indicated an overall positive relationship between action video game play and cognitive skills. However, follow-up to this previous work is warranted, not only because the amount of data has grown significantly since previous meta-analyses were conducted, but also because previous work left several issues unresolved (e.g., certain meta-analytic procedures). We conducted a literature search using predefined keywords and inclusion criteria to identify studies that examined the relationship between action video game play and cognitive skills. Data from (a) 105 cross-sectional studies (221 effect sizes) and (b) 28 intervention studies with an active control group (91 effect sizes) were analyzed separately via meta-analytic models for dependent effect sizes with robust variance estimates for correlated and hierarchical effects (CHE) and small-sample corrections. Consistent with our hypotheses, action video game players outperformed nonvideo game players in the cross-sectional meta-analysis (large effect, g = 0.64, 95% CI [0.53, 0.74]). Action video game play was causally related to improvements in cognitive skills in the intervention meta-analysis (small effect, g = 0.30, 95% CI [0.11, 0.50]). Publication bias was detected in the cross-sectional data set, with sensitivity analysis showing high heterogeneous estimates of the average unbiased effect. Publication bias was not detected in the intervention data set, but sensitivity analyses also point to heterogeneity. No significant moderators were found for either data set; however, this may be limited by small sample sizes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».