A latent class analysis of young adult gamblers from the Manitoba Longitudinal Survey of Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Informed by the Pathways Model, the current study utilized latent class analysis (LCA) to empirically derive subtypes of gamblers based on measures of impulsivity, anxiety, depression, drug use and alcohol dependence. The sample in this study (N = 566) was comprised of young adult gamblers (18–22 years of age) who participated in the Manitoba Longitudinal Survey of Young Adults (MLSYA). Multinomial regression was utilized to examine how demographic variables and participant scores on the Problem Gambling Severity Index (PGSI) predicted membership in gambler classes from the LCA. Results of the LCA revealed three classes of gamblers: emotionally vulnerable, non-problem and impulsive. Multinomial regression showed that older age (i.e. 20–22 years of age), lower income (< $20,000 per year), living independently and PGSI scores were associated with increased odds of being classified as an impulsive gambler. Identifying as European, living independently and PGSI scores were associated with increased odds of being grouped in the emotionally vulnerable class of gambler. These results suggest that young adult gamblers are not a homogeneous group but instead are best understood as falling into different subtypes based on shared characteristics outlined in the Pathways Model.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».