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Enregistrement W3162038453 · doi:10.1177/0306624x211013743

Exploring the Gaps in Programming for Men and Women with a Gambling Disorder in the Correctional System in Canada

2021· article· en· W3162038453 sur OpenAlexafffundabout
Farah Jindani, Steven Cook, Jing Shi, Steve McAvoy, Chris Myers, Flora I. Matheson, Mark van der Maas, Sherald Sanchez, Peter Ferentzy, Nigel E. Turner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalKingston Health Sciences CentreUniversity of TorontoSeneca PolytechnicCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesGambling Research Exchange Ontario
Mots-clésPsychologySubstance abusePopulationPsychiatrySubstance useClinical psychologySocial psychologyApplied psychologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of problem gambling in the correctional system is about 10 times higher than in the general population, but programming for gambling problems in the correctional system is scarce. Examined barriers to treatment for problem gamblers in the correctional system, sex or gender differences, and options for program design. We conducted interviews with 16 experts who had worked with problem gamblers in the correctional system and analyzed the data in terms of themes. For barriers, the experts discussed a lack of awareness about problem gambling, as well as stigmatization and lockdowns. Experts described the content of current programs as equally applicable to both men and women, but that emotional components were more important for women. Finally, the experts had mixed views on whether programming should be integrated with other programs such as substance abuse. Programming implications for this population are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,485
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,087 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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