Predicting Gambling Behavior in Sixth Grade From Kindergarten Impulsivity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between early impulsive behavior, rated by kindergarten teachers, and self-reported gambling in sixth grade. DESIGN: Prospective longitudinal study. SETTING: The 1999 kindergarten cohort of the Montreal Longitudinal Preschool Study in Canada. PARTICIPANTS: Written parental consent was obtained for 181 of the 377 children from intact families at kindergarten exclusively selected for follow-up telephone interviews in the fall of sixth grade, 6 years after the initial assessments. Of these, 163 children had complete data in kindergarten (mean age, 5.5 years) and sixth grade (mean age, 11.5 years) for the key variables in the analyses. Main Outcome Measure Self-reported gambling behavior in sixth grade. RESULTS: A 1-unit increase in kindergarten impulsivity corresponded to a 25% increase in later self-reported child involvement in gambling (SE = .02). This was above and beyond potential child- and family-related confounds, including parental gambling. CONCLUSIONS: Our findings offer insight about how the nature and course of early impulsivity might relate to a significantly higher propensity toward involvement in games of chance in later childhood. It is suggested that developmentally continuous risks associated with early impulsivity place individuals on a risk trajectory toward excessive gambling involvement in adolescence and emerging adulthood.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».