An Assessment of the Psychometric Properties of Italian Version of CPGI
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to adapt to the Italian context a very commonly used international instrument to detect problem gambling, the canadian problem gambling index (CPGI), and assess its psychometric properties. Cross-cultural adaptation of CPGI was performed in several steps and the questionnaire was administered as a survey among Italian general population (n = 5,292). Cronbach's alpha reliability coefficient was 0.87 and can be considered to be highly reliable. Construct validity was assessed first by means of a principal component analysis and then by means of confirmatory factor analysis, showing that only one factor, problem gambling, was extracted from the CPGI questionnaire (an eigenvalues of 4,684 with percentage of variance 52 %). As far as convergent validity is concerned, CPGI was compared with Lie/Bet questionnaire, a two-item screening tool for detecting problem gamblers, and with both depression and stress scales. A short form DSM-IV CIDI questionnaire was used for depression and VRS scale, a rating scale, was used for rapid stress evaluation. A strong convergent validity with these instruments was found and these findings are consistent with past research on problem gambling, where another way to confirm the validity is to determine the extent to which it correlates with other qualities or measures known to be directly related to problem gambling. In sum, despite the lack of a direct comparison with a classic gold-standard such as DSM-IV, the Italian version of CPGI exhibits good psychometric properties and can be used among the Italian general population to identify at-risk problem gamblers.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».