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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».