Understanding the game experiences and mental health of youth: protocol for the Game-in-Action Quebec cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Video games have been linked to a range of positive and negative effects on the mental health of adolescents and young adults. However, to better understand how games affect the mental health of young people, their use and experiences must be situated in the sociocultural and personal life contexts of individuals. Drawing from a cultural-ecosocial approach, this study combines cross-sectional and digital phenotyping measures to examine the effects of video games on the mental health of youth. METHODS AND ANALYSIS: Participants will be young people aged 16-25 years from the community and living in the province of Quebec, Canada. An initial sample of 1000 youth will complete a cross-sectional survey online, including measures of socio-demographic context, gaming practices and experiences, streaming practices and experiences, as well as personality and well-being. Qualitative questions will explore personal views on games and mental health. A subsample of 100 participants will be selected for digital phenotyping, including daily surveys of well-being, gaming, streaming and social experiences, combined with passive mobile sensing (eg, geolocation). Analyses will include regression and mixed models for quantitative data, reflexive thematic analysis for qualitative data, and an integration of quantitative and qualitative results using participatory methods. ETHICS AND DISSEMINATION: The study received ethical approval from the Institutional Review Board of McGill University (24-02-015). The dissemination of results will be conducted in partnership with a multi-stakeholder advisory committee, including youth who play video games, and will involve peer-reviewed publications, presentations to policymakers in Quebec, and workshops for clinicians and researchers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».