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Enregistrement W2321549352 · doi:10.1037/a0034259

Risk, compensatory, protective, and vulnerability factors related to youth gambling problems.

2013· article· en· W2321549352 sur OpenAlexafffund
Isabelle Lussier, Jeffrey L. Derevensky, Rina Gupta, Frank Vitaro

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesOntario Problem Gambling Research Centre
Mots-clésPsychologyImpulsivityDevelopmental psychologyVulnerability (computing)Clinical psychologyProtective factorAnxietyCompetence (human resources)Social psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the additive (i.e., risk or compensatory) or moderating (i.e., protective or exacerbating) role of individual resources (social bonding, personal competence, and social competence) and environmental risk (family, peers, and neighborhood) in regard to the association between established personal risk attributes (i.e., impulsivity, anxiety) and youth gambling problems. Using a cross-sectional design, regression analyses indicated that among a sample of mostly first-generation immigrant adolescents from low-income homes (N = 1,055; M = 15.03; SD = 1.64), social bonding was associated with a decrease in gambling problems (odds ratio [OR] = 0.15, p < .01) while peer and neighborhood risk were associated with an increase in gambling problems (OR = 2.24, p = .01 and OR = 2.31, p = .01, respectively), net of personal risk attributes. In terms of protective processes, no putative moderating effect was found for composite individual resources. The findings are discussed with respect to the roles of compensatory, risk, and protective processes.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations48
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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