Associations prospectives entre l’engagement dans les jeux vidéo et le bien-être psychosocial des jeunes
Bibliographic record
Abstract
Contexte. La croissance du temps d'écran dans notre société, plus spécifiquement l’attrait grandissant à l’endroit des jeux vidéo est fulgurant. Ce passe-temps peut-il avoir des conséquences négatives sur l’ajustement psychosocial des enfants un an plus tard ?Objectif. Identifier les associations prospectives entre l’engagement dans les jeux vidéo à 12 anset le bien-être psychosocial à l’âge de 13 ans.Méthode. Cette étude comprend 1344 sujets dont 702 filles et 642 garçons provenant de l’ÉtudeLongitudinale du Développement des Enfants du Québec (ÉLDEQ). À 12 ans, l’enfant a rapporté le nombre d’heures par semaine durant lesquelles il s’engageait dans les jeux vidéo. Puis, à l’aide d’échelles fidèles et valides, celui-ci a rapporté ses comportements d’agressivité réactive, d’inattention et d’impulsivité ainsi que sa détresse émotionnelle à 13 ans. Pour mesurer les associations prospectives entre les jeux vidéo et le bien-être à 13 ans, des régressions multiples ont été effectuées tout en contrôlant les variables confondantes et concurrentes pertinentes.Résultats. L’engagement dans les jeux vidéo à 12 ans est associé à une augmentation des comportements d’agressivité réactive (β= 0,13), des symptômes de détresse émotionnelle (β = 0,10) ainsi que des comportements d’inattention et d’impulsivité (β = 0,15) à 13 ans chez les garçons. Quant aux filles, l’engagement dans les jeux vidéo à 12 ans est associé à une augmentation des comportements d’agressivité réactive (β= 0,16) ainsi que des comportements d’inattention et d’impulsivité (β = 0,09) à 13 ans. Aucune association entre les jeux vidéo et la détresse émotionnelle ne fut avérée pour cette population.Conclusion. Les jeux vidéo peuvent présenter un facteur de risque quant au développement ultérieur de difficultés, soit plus de comportements d’agression réactive, d’inattention et d’impulsivité, ainsi que davantage de détresse émotionnelle. Il est important d’agir de manière préventive quant à la quantité de temps alloué à ce passe-temps.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".