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Enregistrement W2767370868 · doi:10.1007/s11469-017-9816-1

A Pilot Evaluation of a Tutorial to Teach Clients and Clinicians About Gambling Game Design

2017· article· en· W2767370868 sur OpenAlexafffund
Nigel E. Turner, Janine Robinson, Kevin Harrigan, Peter Ferentzy, Farah Jindani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health and Addiction · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of WaterlooPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesGambling Research Exchange OntarioOntario Problem Gambling Research Centre
Mots-clésTest (biology)Health psychologyPsychologyIntervention (counseling)Medical educationThe InternetApplied psychologyComputer sciencePublic healthWorld Wide WebMedicinePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the pilot evaluation of an Internet-based intervention, designed to teach counselors and problem gamblers about how electronic gambling machines (EGMs) work. This study evaluated the tutorial using assessment tools, such as rating scales and test of knowledge about EGMs and random chance. The study results are based on a number of samples, including problem gambling counselors ( n = 25) and problem gamblers ( n = 26). The interactive tutorial was positively rated by both clients and counselors. In addition, we found a significant improvement in scores on a content test about EGM games for both clients and counselors. An analysis of the specific items suggests that the effects of the tutorial were mainly on those items that were most directly related to the content of the tutorial and did not always generalize to other items. This tutorial is available for use with clients and for education counselors. The data also suggest that the tutorial is equally effective in group settings and in individual settings. These results are promising and illustrate that the tool can be used to teach counselors and clients about game design. Furthermore, research is needed to evaluate its impact on gambling behavior.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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