Agresividad e Inmersión en universitarios varones usuarios de videojuegos en cabinas de internet
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio tiene el objetivo de analizar la relación entre la agresividad e inmersión en estudiantes universitarios varones que frecuentan cabinas de internet para jugar videojuegos online. Se teoriza que la inmersión en videojuegos online facilita la descarga de expresiones de agresión que salen del plano virtual y se expresan en la cotidianidad (Southwell & Doyle, 2004; Huerta, 2005). Así mismo, el exceso o continuo uso de videojuegos online podría afectar patrones de comportamiento a un nivel lo suficientemente grave como para desarrollar una dinámica adictiva a los videojuegos (World Health Organization, 2018). El método propone analizar correlaciones y diferencias según las variables propuestas por la ficha DANE de videojuegos (Labrador, & Villadangos, 2010), las pruebas de agresividad de Buss y Perry (1992) y el Cuestionario de Inmersión de Jennett & Cox (2008) siguiendo una lógica de investigación exploratoria (Vera, 2005). Los resultados indican que la agresividad y la inmersión correlacionan mínimamente frente a los videojuegos online de tipo MOBA y si bien tienen un alto poder inmersivo, éstos no necesariamente implican un mayor nivel de agresividad. Se propone que las variables de edad de inicio de juego, lugar de juego y la evolución en las horas de juego influenciarían en gran medida a la dinámica de inmersión y agresividad. Finalmente, debido a la poca investigación realizada en el medio peruano, se propone un mayor estudio de la inmersión y agresividad con las variables mencionadas.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".