EPA-0134 – Video gaming and gambling: an exploratory study in an adolescent french population
Notice bibliographique
Résumé
The notion of gambling fascinates the scientific community for almost thirty years to become today a major concern for health policy. It is a well-known fact that lack of control and excessive gambling can have deleterious effects on the individual. The aim of this study was to compare the use of video games and gambling in a population of 5568 adolescents and young adults in schools, colleges and universities of France. A majority of the sample was female (61.2% vs 38.8% male). We note that 43.4% of the sample is less than 18 years old. We evaluated personality dimensions (anxiety, depression, self-esteem, impulsivity), socio-cognitive variables (cognitive distorsions, life satisfaction) and habits (substance use). Our results showed that 6% of children and 3,5% of adults were found to be at risk of gambling according to the Canadian Pathological Gambling Index (CPGI). Correlations between scores on gambling and problematic video game use were 0.29 for children and 0.44 for adults (significant at p 0.05). According to regression analysis, the predictors of problematic use of video games were depression, incapacity to stop (facet of impulsivity) and the score on the CPGI. For pathological gambling, the predictors were: interpretive bias (dimension of cognitive distorsion), substance use (tobacco and cannabis), facets of impulsivity of the UPPS (incapacity to stop, positive urgency and lack of premeditation) and the total score for the problematic use of video game. These results are interesting in the adaptation of care for people with gambling problem.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».