The Relationship Between Gaming Behaviours, Emotional Vulnerability, And Coping During The Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The onset of the COVID-19 pandemic led to significant changes in the way people interacted, functioned, and coped with life stressors (Restubog et al., 2020; Rettie & Daniels, 2021). With government guidelines, uncertainty, and isolation, individuals sought new coping methods, including video games (Entertainment Software Association, 2020; King et al., 2020; López-Cabarcos et al., 2020). This coping strategy may have been particularly prevalent among individuals with emotional vulnerabilities (i.e., symptoms of depression and anxiety), or personality traits such as anxiety sensitivity or hopelessness. As such, there is a need to better understand how emotional vulnerability relates to coping-motivated gaming during the pandemic. This dissertation presents two longitudinal studies exploring emotional vulnerability, gaming behaviours, and coping motivations for gaming during the COVID-19 pandemic. The first study involved 332 Canadian gamers (Mage= 33.79, SDage=8.92; 60.8% male, 39.2% female) and examined the influence of emotional vulnerability on coping-motivated gaming and gaming-related problems during the first six months of the pandemic (April – October 2020). The results supported the hypotheses, that higher levels of emotional vulnerability predicted excessive time spent gaming and gaming-related problems, with coping motives playing a mediating role. The second study, conducted between July 2021 and January 2022, involved 1001 American gamers (Mage= 38.43, SDage= 12.11; 46.8% male, 53.2% female) and aimed to understand how internalizing personality traits, namely anxiety sensitivity and hopelessness influenced video gaming engagement. There was an observed predictive relationship between anxiety sensitivity and subsequent time spent gaming, through coping motives. Overall, these studies provide valuable insights into emotional vulnerability, gaming behaviours, and coping motives during the pandemic. They emphasize the importance of coping motives in these relationships and offer an opportunity to explore how symptoms of depression or anxiety and related personality traits, may influence the use of gaming during the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».