Comparing problem gamblers with moderate-risk gamblers in a sample of university students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: In an effort to provide further empirical evidence of meaningful differences, this study explores, in a student population, the distinctions in gambling behavioral patterns and specific associated problems of two levels of gambling severity by comparing problem gamblers (PG) and moderate-risk gamblers (MR) as defined by the score on the Problem Gambling Severity Index (PGSI; MR: 3-7; PG: 8 and more). METHODS: The study sample included 2,139 undergraduate students (male = 800, mean age = 22.6) who completed the PGSI and questionnaires on associated problems. RESULTS: Results show that problem gamblers engage massively and more diversely in gambling activities, more often and in a greater variety of locations, than moderate-risk gamblers. In addition, important differences have been observed between moderate-risk and problem gamblers in terms of expenditures and accumulated debt. In regards to the associated problems, compared to moderate-risk gamblers, problem gamblers had an increased reported psychological distress, daily smoking, and possible alcohol dependence. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The severity of gambling and associated problems found in problem gamblers is significantly different from moderate-risk gamblers, when examined in a student population, to reiterate caution against the amalgamation of these groups in future research.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».