Cross Validation of the Gambling Problem Severity Subscale of the Canadian Adolescent Gambling Index (CAGI/GPSS) on a Sample of Ontario High School Students
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on the cross validation of the Gambling Problem Severity Subscale of the Canadian Adolescent Gambling Index (CAGI/GPSS). The CAGI/GPSS was included in a large school based drug use and health survey conducted in 2015. Data from students in grades 9-12 (ages 13-20 years) derived from the (N = 3369 students). The CAGI/GPSS produced an alpha of 0.789. A principle component analysis revealed two eigenvalues greater than one. An oblique rotation revealed these components to represent consequences and over involvement. The CAGI/GPSS indicated that 1% of the students fell into the "red" category indicating a severe problem and an additional 3.3% scored in the "yellow" category indicating low to moderate problems. The CAGI/GPSS was shown to be significantly correlated with gambling frequency (r = 0.36), largest expenditure (r = 0.37), sex (more likely to be male) (r = -0.19), lower school marks (r = -0.07), hazardous drinking, (r = 0.16), problem video game play (r = 0.16), as well as substance abuse. The CAGI/GPSS was cross validated using a shorted version of the short SOGS, r = 0.48. In addition the CAGI/GPSS and short SOGS produced very similar patterns of correlations results. The results support the validity and reliability of the CAGI/GPSS as a measure of gambling problems among adolescents.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».