Addiction-related behaviours among university students: Relationships between problem gambling, problematic video game playing, excessive internet use, and emotional intelligence (EI).
Notice bibliographique
Résumé
The present study expanded upon the work of Parker et al. (2008, 2012) by confirming the links among addiction-related behaviours, including problematic gambling, video game play, and internet use (i.e., dysfunctional preoccupation), and exploring the relationship between these addiction-related behaviours and the four dimensions of the Bar-On model of emotional intelligence (EI; Bar-On, 1997) among 922 (231 men, 690 women) undergraduate students between 17 and 24 years of age (M = 19.42, SD = 1.64). Participants completed an online questionnaire package that included the Emotional Quotient Inventory: Short Form (EQ-i:S; Bar-On, 2002), a gambling activities checklist, the South Oaks Gambling Screen - Revised for Adolescents (SOGS-RA; Winters et al., 1993), a video game activities checklist, the Problematic Video Game Playing Scale (PVGS; Salguero & Moran, 2002), an internet mediated activities checklist, and the Internet Addiction Test (IAT; Young, 1998). The results provided support for the dysfunctional preoccupation construct among university students. This construct reflects the relationships among addiction-related behaviours, and provides some support for a common underlying etiology in addiction-related behaviours. The four dimensions of EI were stronger predictors of addiction-related behaviours among females than males. Perceived stress management abilities were the most reliable predictor of addiction-related behaviour symptomatology among both males and females, whereas interpersonal abilities were found to be the strongest predictor of addiction-related behaviours among females. The observed relationship between affect regulation abilities and addiction-related behaviours among females is consistent with previous work that has found affect-regulation deficiencies to be risk factors in the development of addiction-related behaviours.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».