Communication poster (Colloques, congrès, conférences scientifiques et actes)
Assessing the clinical utility of the DSM-5 internet gaming disorder criteria by using supervised machine learning
INFANTI, Alexandre; Vögele, Claus; Deleuze, Jory et al.
2021DTU DRIVEN Colloquium
 

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Mots-clés :
Machine Learning; Gaming disorder; Psychopathology
Disciplines :
Sciences sociales & comportementales, psychologie: Multidisciplinaire, généralités & autres
Auteur, co-auteur :
INFANTI, Alexandre  ;  University of Luxembourg > Faculty of Humanities, Education and Social Sciences (FHSE) > Department of Behavioural and Cognitive Sciences (DBCS)
Vögele, Claus  ;  University of Luxembourg > Faculty of Humanities, Education and Social Sciences (FHSE) > Department of Behavioural and Cognitive Sciences (DBCS)
Deleuze, Jory
Baggio, Stéphanie
Billieux, Joël
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
Assessing the clinical utility of the DSM-5 internet gaming disorder criteria by using supervised machine learning
Date de publication/diffusion :
21 mai 2021
Nom de la manifestation :
DTU DRIVEN Colloquium
Organisateur de la manifestation :
Andreas Zilian
Lieu de la manifestation :
University of Luxembourg, Luxembourg
Date de la manifestation :
21/05/2021
Focus Area :
Computational Sciences
Projet FnR :
FNR12252781 - Data-driven Computational Modelling And Applications, 2017 (01/09/2018-28/02/2025) - Andreas Zilian
Disponible sur ORBilu :
depuis le 26 mai 2021

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