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Enregistrement W2105037610 · doi:10.1177/070674370404900802

The Road Less Travelled: Moving from Distribution to Determinants in the Study of Gambling Epidemiology

2004· review· en· W2105037610 sur OpenAlexvenueno aff
Howard J. Shaffer, Richard A. LaBrie, Debi A. LaPlante, Sarah E. Nelson, Michael Stanton

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2004
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtant taxonVulnerability (computing)EpidemiologyPopulationPsychologyField (mathematics)Incidence (geometry)DemographyEnvironmental healthMedicineSociologyPathologyComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reviews the current status of gambling epidemiology studies and suggests that it is time to move from general population-prevalence research toward the investigation of risk and protective factors that influence the onset of gambling disorders. The study of incidence among vulnerable and resilient populations is a road yet to be taken. In this review, we briefly introduce the history of the field and thoroughly review the epidemiologic research on disordered gambling before providing a critical assessment of the current diagnostic tools. Overall, the extant research shows that disordered gambling is a relatively stable phenomenon throughout the world. Given that certain segments of the population (for example, adolescents and substance users) have elevated prevalence rates, we suggest focusing future prevalence studies on groups with apparently increased vulnerability. Moreover, we suggest that, for the field of gambling studies to progress, researchers need to take the road less travelled and examine more carefully the onset and determinants of disordered gambling. That said, given the problems with the current diagnostic screens, investigators need to refine their theoretical concepts and the epidemiologic tools used to examine them before the field can travel down this new road.

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)0,003
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations136
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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