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Enregistrement W2118281900 · doi:10.1001/archpediatrics.2009.7

Predicting Gambling Behavior in Sixth Grade From Kindergarten Impulsivity

2009· article· en· W2118281900 sur OpenAlexaffabout
Linda S. Pagani, Jeffrey L. Derevensky, Christa Japel

Notice bibliographique

RevueArchives of Pediatrics and Adolescent Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpulsivityPsychologyLongitudinal studyDevelopmental psychologyMillennium Cohort Study (United States)Parental monitoringCohort studyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,681

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,300 · 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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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