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Enregistrement W2604200846 · doi:10.1186/s40405-017-0022-7

Gambling behavior among Macau college and university students

2017· article· en· W2604200846 sur OpenAlexaboutno aff
Sut Mei Kam, Irene Wong, Ernest Moon Tong So, David Kin Cheong Un, Chris Hon Wa Chan

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Gambling Issues and Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySensation seekingLotteryAffect (linguistics)EntertainmentSocial psychologyAdvertisingClinical psychologyArtPersonalityStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This survey investigated gambling behavior among Chinese students studying in Macau colleges and universities. It also aimed to examine the relationship between problem gambling, affect states and sensation seeking propensity. A convenience sample of 999 students (370 men, 629 women) filled a self-administered questionnaire consisted of the Problem Gambling Severity Index (PGSI) (Ferris and Wynne in The Canadian problem gambling index: User manual. Canadian Centre on Substance Abuse, Toronto 2001a), the 8-item Brief Sensation Seeking Scale (BSSS-8) (Hoyle et al. Pers Individ Diff 32(3): 401–414, 2002), Bradburn’s Affect Balance Scale (BABS) (Bradburn in The structure of psychological well-being. Aldine, Chicago 1969) and questions on gambling activities. The response rate is 65%. Results indicate 32.3% (n = 323) of the survey participants wagered on mahjong (61.8%), soccer matches (40.2%), Mark Six lottery (37.2%), card games (28.1%), land-based casino gambling (13.1%), slot machines (7.5%) and online casino games (2.0%). The average monthly stake was MOP $411. Seeking entertainment (18.7%), killing time (12.5%) and peer influence (11.1%) were the three main reasons for gambling. Using the PGSI, 3.6 and 5.3% of the students could be identified as moderate-risk and problem gamblers respectively. Men were significantly more vulnerable to gambling problems (X2(1) = 35.00, p < 0.01) than women. Most of the problematic gamblers (76%) made their first bet before 14 years. The PGSI scores are significantly correlated with the BSSS-8 scores (r = 0.23, p < 0.01) but not with the overall ABS scores (r = −0.06, p > 0.05). The study findings inform campus prevention programs and future research.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,807

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 savante0,0000,001
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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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