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Enregistrement W7023953033

The psychometrics of Internet addiction and Internet Gaming Disorder: a step towards measurement unification

2017· dissertation· en· W7023953033 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueNottingham Trent University's Institutional Repository (Nottingham Trent Repository) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaTrent UniversityNottingham Trent UniversityMcGill University
Mots-clésAddictionThe InternetBehavioral addictionDSM-5UnificationScale (ratio)PsychometricsSet (abstract data type)Empirical research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research on gaming addiction and Internet addiction (IA) has relied on inconsistent definitions and theoretical frameworks to define these constructs, and has negatively impacted on their assessment. However, the American Psychiatric Association (APA) included 'Internet Gaming Disorder' (IGD) as a tentative disorder in need of further investigation in the fifth edition of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5). Following this preliminary recognition of gaming addiction as potential disorder, unification and standardisation in the field in terms of assessment became possible given that the DSM-5 provided a set of official criteria defining IGD that could be implemented in future research. The research in this thesis substantially contributes to knowledge by (i) systematically reviewing the inconsistencies in the psychometric assessment of IGD and IA, (ii) developing a new potentially unifying standardised psychometric assessment framework for both disorders, and (iii) identifying potential risk factors for IGD and IA. A cross-sectional design was employed across all empirical studies (Study 1, N = 1,003; Study 2, N = 1,060; Study 3, N = 1,105; Study 4, N = 1,100), and the data were analysed using structural equation modelling (i.e., measurement model and latent profile analysis), alongside traditional bivariate statistical modelling. The results indicated that, at a theoretical level, the use of inconsistent assessment tools to investigate IGD and IA has hindered progress in the field. At an empirical level, the Internet Gaming Disorder Test (IGD-20 Test) and the Internet Gaming Disorder Scale–Short-Form (IGDS9-SF) were developed to assess IGD, and the Internet Disorder Scale (IDS-15) and the Internet Disorder Scale–Short Form (IDS9-SF) were developed to assess IA based on the IGD conceptualisation provided by the APA in the DSM-5. Overall, the research in this thesis confirms the usefulness of the utilisation of the IGD framework and the
\npsychometric tools developed as a potential avenue to overcome the shortcomings related to previous heterogeneity issues in the assessment of both IGD and IA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle