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Enregistrement W2782194155 · doi:10.4309/jgi.2018.37.8

Psychometric Properties of the Swedish Version of the Reasons for Gambling Questionnaire (RGQ)

2017· article· en· W2782194155 sur OpenAlexvenueno aff
Peter Wennberg, Kristina Sundqvist

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Reasons for Gambling Questionnaire (RGQ) is a self-report instrument containing 15 items to assess individual motives or reasons to gamble. This study presents psychometric data on the Swedish version of the instrument with a focus on factor structure. A Swedish sample (N = 19,530) was screened for risk gambling with the Lie/Bet questionnaire, the effective study sample (n = 237) consisting of respondents with a positive answer on this questionnaire who agreed to participate in an additional postal questionnaire and had no missing items on the RGQ. The originally proposed subscales of the instrument fit the data poorly and a slightly different five-factor solution was suggested. We conclude that the RGQ needs further revision and that the dimensionality of gambling motives is a question that deserves further attention. RésuméLe questionnaire sur les raisons du jeu (RGQ) est un instrument d’auto-évaluation proposant quinze points d’évaluation des motivations ou raisons de jouer. Cette étude présente quelques données psychométriques sur la version suédoise du questionnaire en mettant l’accent sur la structure factorielle. Un échantillon suédois (n = 19 530) a été soumis à l’examen pour déterminer le jeu à risque à l’aide du questionnaire Lie-Bet, et l’échantillon efficace (N = 237) était formé de répondants ayant obtenu un résultat positif au questionnaire Lie-Bet, ayant accepté de participer à un questionnaire supplémentaire par la poste et n’ayant omis aucun élément dans le RGQ. La sous-échelle du questionnaire proposée à l’origine a mal adapté les données, et on a proposé une solution à cinq facteurs légèrement différente. En conclusion, le RGQ doit être révisé, et la dimensionnalité des raisons du jeu est une question qui mérite une attention accrue.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,300
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,147 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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