Epidemiology of Problem Gambling in Prince Edward Island: A Canadian Microcosm?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To gather information that describes the extent of gambling and problem gambling in Prince Edward Island (PEI), to rigorously analyze the relation between gambling activities and problem gambling, to document cognitive and emotional correlates of problem gambling, and to identify an at-risk gambling group. METHOD: We selected a random, stratified sample (n = 809) to represent the adult population of PEI. We administered both the South Oaks Gambling Screen (SOGS) and an early version of the Canadian Problem Gambling Index (CPGI) to participants who had gambled. RESULTS: The current rate of problem gambling was 3.1%. Problem gamblers were likely to be under age 30 years, to be single, and to report cognitive, emotional, and substance abuse correlates. Multiple-regression analysis identified a unique and substantial relation between problem gambling and video lottery terminal (VLT) use. We identified a group of at-risk gamblers (scoring 1 or 2 on the SOGS), comprising 14% of the sample. CONCLUSIONS: Gambling and problem gambling patterns in PEI resemble those in most other provinces. The relation found between problem gambling, VLT use, and cognitive, emotional, and substance use correlates should apply to the greater population as well.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».