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Record W4317766085 · doi:10.7202/1095344ar

Présenter ou non une utilisation problématique d’Internet : le point de vue de l’usager, du clinicien et de l’Internet Addiction Test

2023· article· fr· W4317766085 on OpenAlexaffvenue
Lily Trudeau-Guévin, Magali Dufour, Mathieu Goyette, Sylvie Gagnon, Louise Nadeau, Djamal Berbiche, Émélie Laverdière

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicImpact of Technology on Adolescents
Canadian institutionsCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs : L’évaluation de l’utilisation pathologique d’Internet (UPI) repose essentiellement sur des questionnaires autorapportés, sans égard à l’ensemble des points de vue possibles. Cette recherche vise à documenter différentes sources d’information pour évaluer la présence d’une UPI. L’étude compare la perception de jeunes en traitement pour une UPI quant à leur problématique avec celle d’un clinicien et celle d’un instrument de mesure l’Internet Addiction Test (IAT). Méthode : 74 participants âgés de 14 à 17 ans ont été recrutés à travers des centres de traitement en dépendance. Ils ont complété l’IAT et pris part à une entrevue semi-structurée évaluant la présence d’une UPI et leur perspective par rapport à celle-ci. Au terme de l’entrevue, les cliniciens ont statué sur la présence ou non d’une UPI et expliqué les raisons étayant leur jugement. Les jeunes ont également statué et expliqué leur vision de la nature de leur problématique. La concordance entre les points de vue a été dégagée à partir d’analyse de répartition des fréquences. Une analyse qualitative a aussi été réalisée sur les raisons justifiant la présence d’une problématique. Résultats : Les évaluations des jeunes, des cliniciens et de l’IAT concordaient dans 59,5 % des cas. Les raisons les plus fréquemment mentionnées par les jeunes et les cliniciens pour expliquer la présence d’une UPI sont : la présence de méfaits, la difficulté de contrôle et le grand nombre d’heures passées en ligne. Conclusions : Les résultats suggèrent qu’il existe des divergences entre la perception des jeunes, des cliniciens et le score à l’IAT. Les raisons mentionnées par les deux parties pour expliquer leur jugement s’arriment aux critères diagnostiques recensés dans la littérature. Cette étude souligne l’importance de prendre en compte différents points de vue dans l’établissement de critères diagnostiques d’une condition émergente comme l’UPI.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.020

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.023
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.368
Teacher spread0.343 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
Admission routes2
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