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Enregistrement W2014514918 · doi:10.1007/s10899-012-9331-z

An Assessment of the Psychometric Properties of Italian Version of CPGI

2012· article· en· W2014514918 sur OpenAlexaboutno aff
Emanuela Colasante, Mercedes Gori, Luca Bastiani, Valeria Siciliano, Paolo Giordani, Mario Grassi, Sabrina Molinaro

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychometricsClinical psychologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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