Il fenomeno delle "addiction" tra gli studenti universitari: uno studio esplorativo della relazione tra variabili psicologiche e il rischio di dipendenze
Notice bibliographique
Résumé
This exploratory study aims to investigate the relationship between personality traits, addictive behaviors, and psychological well-being in a sample of 97 Italian university students. The research, conducted within the framework of the PRevenire con Insight, Motivazione, Emozione (Pr.I.M.E) project promoted by the Department of Anti-Drug Policies, seeks to identify risk and protective factors for maladaptive behaviors, with particular attention to substance use and internet abuse. Participants completed a battery of standardized questionnaires, including the Addictive Behavior Questionnaire, the Difficulties in Emotion Regulation Scale, the Toronto Alexithymia Scale, the Kessler Psychological Distress Scale, and the Big Five Questionnaire. The results show significant correlations between internet and alcohol abuse and certain psychological dimensions, such as difficulties in emotion regulation, alexithymia, and perceived stress. No significant associations emerged with other forms of addiction or addictive behaviors. Findings from this preliminary study suggest that, in particular, internet and alcohol abuse may represent maladaptive coping strategies among university students experiencing emotional difficulties and stress, and displaying personality traits characterized by low emotional stability. Further investigation of these dynamics is crucial for the development of targeted preventive interventions, which should focus on enhancing emotion regulation skills and effective stress management.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».