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Enregistrement W2019107520 · doi:10.1080/14459795.2010.544045

The gambling profiles of Canadians young and old: game preferences and play frequencies

2011· article· en· W2019107520 sur OpenAlexafffundabout
Neda Faregh, Craig Leth‐Steensen

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensCarleton UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesOntario Problem Gambling Research CentreMcGill University
Mots-clésLatent class modelPsychologyExploratory analysisSocial psychologyClass (philosophy)PopulationDemographySociologyMathematicsComputer scienceStatisticsData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Similar to many other countries, Canada has witnessed a growing concern over gambling problems population and the potential for related negative consequences. Research results thus far highlight the heterogeneity of the problem gamblers and suggest game preferences may distinguish gambler types. This study entails an exploratory analysis of the gambling typologies and profiles of Canadians based on game frequency and preferences through latent class analysis, using a nationally representative Canadian Community Health Survey (CCHS 1.2). The results showed that the survey respondents could be partitioned into eight latent classes/subtypes that represent distinct gambling profiles. The classes could be ordered with respect to the extent to which class members are affected by an increased prevalence of gambling problems with marked differences between the classes in terms of their demographic makeup. The ordering of classes and its correspondence to problem gambling severity supports the notion of a problem gambling continuum.

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)0,000
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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