Examination computer gaming addiction, alexithymia, social anxiety, age and gender among children aged 8-12
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study is to examine age, gender, alexithymia and social anxiety as predictors of computer gaming addiction among children. Method: The research was carried out on a total of 321 persons, 148 of whom were girls and 173 were boys. The ages of the participants were between 8 and 12 and their average age was 10.48. Research data were collected via Computer Gaming Addiction Scale for Children, Alexithymia Scale for Children, Social Anxiety Scale for Children and Personal Information Form. Parametric tests were used because it was found that the data of research were normally distributed and met the necessary assumptions for multiple regressions. The data obtained from the research were analyzed by Pearson Correlation Analysis and Hierarchical Regression Analysis method. Results: A positive correlation has been found between computer gaming addiction and alexithymia and social anxiety. In addition, age, gender, alexithymia and social anxiety were significantly predictive of computer gaming addiction at 24.1%. In the research, it was identified that the most effect in explaining computer gaming addiction was alexithymia, followed by gender and social anxiety. Discussion: It is found out that gender, alexithymia and social anxiety affect computer gaming addiction in children significantly. The results of research were discussed in the light of the related literature and suggestions were made to the researchers and experts studying in the field.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».