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Enregistrement W4399972700 · doi:10.5817/cp2024-3-5

Internalizing personality traits and coping motivations for gaming during the COVID-19 pandemic: A cross-lagged panel mediation analysis

2024· article· en· W4399972700 sur OpenAlexaff
Rebecca Lewinson, Jeffrey D. Wardell, Joel Katz, Matthew T. Keough

Notice bibliographique

RevueCyberpsychology Journal of Psychosocial Research on Cyberspace · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensMental Health Research CanadaCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicCoping (psychology)MediationPsychology2019-20 coronavirus outbreakBig Five personality traitsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PersonalitySocial psychologyClinical psychologyVirologyMedicinePolitical scienceInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anxiety sensitivity and hopelessness are two traits that have been previously linked to increased gaming problems. Research in the early stages of the COVID-19 pandemic showed that emotionally vulnerable individuals were turning to video games as a means of coping with their distress. However, more research is needed on the long-term and enduring pathways from internalizing traits to time spent gaming during COVID-19, after the lockdowns and preventative measures had been lifted. As such, the current study employs a multi-wave longitudinal study that predicted that those participants who experience high levels of anxiety sensitivity or hopelessness would use gaming as a means to cope with their emotional discomfort, resulting in increased gaming behaviours. A sample of 1,001 American gamers (Mage = 38.43, SD = 12.11, 53.2% female) completed three surveys through Mechanical Turk, with the first occurring in July 2021, and subsequent surveys spaced three months apart. This study measured participants’ baseline anxiety sensitivity and hopelessness using the Substance Use Risk Profile. At each time point, participants were asked to recall their average time spent gaming over the past month using a Timeline Follow-Back method, and answer questions related to their coping motivations for gaming using the Motives for Online Gaming Questionnaire. Coping motives consistently predicted time spent gaming at the next timepoint. Furthermore, we found evidence that high levels of anxiety sensitivity at baseline predicted greater future time spent gaming at Time 3, through greater coping motives at Time 2. Hopelessness was correlated with coping motives and time spent gaming at baseline, but did not relate to these variables across time. Anxious individuals who were gaming to cope during the COVID-19 pandemic may be at higher risk for excessive gaming. This may be particularly true for individuals who are higher in anxiety sensitivity. Future research should aim to understand how the relationships between anxiety sensitivity, coping motivations, and time spend gaming exist in the context of symptoms of gaming disorder and functional impairments that exist due to excessive gaming.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,218
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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