The psychometrics of Internet addiction and Internet Gaming Disorder: a step towards measurement unification
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,176 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| 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 ».