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Enregistrement W2955512409 · doi:10.1037/adb0000482

Longitudinal interplay between gambling participation and substance use during late adolescence: A genetically-informed study.

2019· article· en· W2955512409 sur OpenAlexfundno aff
Frank Vitaro, Daniel J. Dickson, Mara Brendgen, Éric Lacourse, Ginette Dionne, Michel Boivin

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds de recherche du Québec
Mots-clésPsychologySubstance useDevelopmental psychologySubstance abuseClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substance use and gambling participation during adolescence are correlated, both concurrently and over time. It is unclear, however, whether this association can be explained by common underlying genetic vulnerabilities or environmental factors. The present study explored the concurrent and longitudinal associations between substance use and gambling participation and their genetic and environmental underpinnings by late adolescence. Participants were 373 pairs of monozygotic and dizygotic twins. Self-reports of substance use and gambling participation were collected at Ages 17 and 19 years. Results showed concurrent associations between substance use and gambling participation as well as a small, but significant unidirectional longitudinal association over time from substance use to gambling participation. Common genetic factors largely accounted for the concurrent associations at Ages 17 and 19, as well as for the unidirectional longitudinal association between substance use and gambling participation. Substance use and gambling participation share a common genetic component that account for most of their concurrent and longitudinal links during late adolescence. However, these behaviors are also influenced by specific environmental factors. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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