Étude exploratoire sur le temps indirect passé aux jeux vidéo en ligne : un corrélat de la dépendance?
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude exploratoire avait comme objectif de vérifier si le temps de jeu indirect, soit le temps passé à regarder des vidéos de jeu ou du streaming, est un corrélat de la dépendance, et ce, au-delà du temps de jeu direct. Pour atteindre cet objectif, nous avons recruté des participants sur divers forums et médias sociaux. Les participants étaient invités à remplir un questionnaire hébergé sur le site Internet LimeSurvey. Au total, 27 participants ont fourni des données jugées valides. Les participants étaient âgés de 14 à 47 ans et résidaient au Canada (14) aux États-Unis (9) et en Europe (4). Outre le formulaire de consentement, le questionnaire comportait des sections sur les habitudes de jeu, un questionnaire autorapporté pour l’évaluation de la dépendance (GAS-21), un questionnaire sociodémographique et des questions concernant le temps de jeu. Les participants ont rapporté jouer en moyenne 27,2h (ÉT = 22,5) par semaine, soit en moyenne 58h (ÉT = 19,5) pour les joueurs étant considérés comme dépendants selon le GAS-7 (n = 3), et 22,3h (ÉT = 19,1) pour les non-dépendants (n =19). La différence de temps de jeu entre les deux groupes est statistiquement significative. Pour ce qui est du temps indirect, les participants ont rapporté jouer en moyenne 13,3h (ÉT = 18,6), ou une moyenne de 17,5h (ÉT = 20,1) pour les joueurs considérés comme dépendants selon le GAS-7 et de 12,4h (ÉT = 18,9) pour les non-dépendants. Cette différence n’est toutefois pas statistiquement significative. Des corrélations de Pearson indiquent que l’intensité des symptômes de la dépendance, ou ISD, possède un lien positif de grande taille avec le temps direct de même qu’un lien positif de taille moyenne avec le temps total, mais qu’il n’y avait pas de lien statistiquement significatif entre celui-ci et le temps indirect. Ainsi, le temps total ne permettait pas de prédire l’ISD au-delà du temps de jeu direct. Cependant, puisque le streaming a gagné énormément en popularité entre 2016 et 2019, soit une augmentation de 126% dans les heures de visionnement sur la plateforme Twitch.tv, les résultats pour le temps indirect pourraient possiblement être différents si nous faisions la collecte de données aujourd’hui avec un plus grand échantillon. Finalement, les résultats obtenus dans cette étude exploratoire démontrent l’intérêt d’inclure le temps de jeu indirect dans les recherches futures afin de mieux comprendre le rôle du streaming chez les joueurs de jeux vidéo.
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.
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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».