School Climate and School Identification as Determinants of Internet Gaming Disorder Among Chinese Adolescent Internet Gamers: Cross-Sectional Mediation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: School climate and school identification are important features of the school environment and potential determinants of adolescent internet gaming disorder (IGD). Objective: This novel study investigated their joint effects on IGD and related mediation mechanisms via the interpersonal factor of teacher-student relationship and the individual factors of academic stress and anxiety. Methods: A large-scale cross-sectional study was conducted among adolescent internet gamers of junior, senior, and vocational middle schools in Taizhou City, China, from February to March 2022 (N=5778). Participants self-administered an anonymous, structured questionnaire in classrooms. Adjusted logistic regression and structural equation modeling (SEM) were used for data analysis. Results: Among all participants, the prevalence of IGD was 8% (461/5778). The 4 school climate subscales (student-student relationship subscale: adjusted odds ratio [ORa] 0.88, 95% CI 0.85-0.91; student-staff relations subscale: ORa 0.87, 95% CI 0.84-0.90; academic emphasis subscale: ORa 0.88, 95% CI 0.85-0.91; shared values approach: ORa 0.88, 95% CI 0.85-0.90), the school identification subscale (ORa 0.85, 95% CI 0.83-0.88), and teacher-student relationship (ORa 0.80, 95% CI 0.76-0.84) were significant protective factors against IGD, while academic stress (ORa 1.18, 95% CI 1.14-1.23) and anxiety (ORa 1.16, 95% CI 1.14-1.18) were risk factors of IGD. The SEM showed that the negative associations between school climate and IGD and between school identification and IGD were mediated via (1) three 2-step paths, each involving a single mediator-teacher-student relationship, academic stress, and anxiety, respectively-and (2) two 3-step paths involving 2 mediators-teacher-student relationship and academic stress first, respectively, and then anxiety. The direct effect of school climate on IGD was statistically nonsignificant (ie, full mediation with effect size ranging from 4.2% to 20.4%), while that of school identification was statistically significant (ie, partial mediation with effect size ranging from 4.5% to 38.2%). Conclusions: The relatively high prevalence of IGD among Chinese adolescents may be reduced through school-based interventions to improve school climate and school identification. Such improvements may reduce the levels of risk factors of IGD (poor teacher-student relationship, academic stress, and anxiety) and hence the risk of IGD. Future longitudinal and intervention studies are needed to confirm the findings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».