The Ordering of Gambling Severity and Harm Scales: A Cautionary Tale
Notice bibliographique
Résumé
Question-order effects are known to occur in surveys, particularly those that measure subjective experiences. The presence of context effects will impact the comparability of results if questions have not been presented in a consistent manner. In this study, we examined the influence of question order on how people responded to two gambling scales in the Australian Capital Territory Gambling Prevalence Survey: The Problem Gambling Severity Index and the Short Gambling Harm Screen. The application of these scales in gambling surveys is continuing to grow, the results being compared across time and between jurisdictions, countries, and populations. Here we outline a survey experiment that randomized the question ordering of these two scales. The results show that question-order effects are present for these scales, demonstrating that results from them may not be comparable across jurisdictions if the scales have not been presented consistently across surveys. These findings highlight the importance of testing for the presence of question-order effects, particularly for those scales that measure subjective experiences, and correcting for such effects where they exist by randomizing scale order.
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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 | 0,408 | 0,665 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».