Effects of a workplace prevention program for problem gambling: A cluster-randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: This study evaluated whether a preventive intervention program for problem gambling would increase managers' inclination to act when concerned about gambling in the workplace. Design: Cluster randomized controlled trial. Ten workplaces were randomized to either intervention or control condition. Participants: At the 12-month endpoint, there were n = 136 managers and n = 1594 subordinates in the intervention group, and n = 137 managers and n = 1150 subordinates in the waitlist group. Intervention: The intervention consisted of (1) six hours of skill-development training for managers regarding gambling, problem gambling, gaming, and harmful use of psychoactive drugs, and (2) six to eight hours of assistance in developing or improving workplace gambling policy. Measurements: The primary outcome was the managers' self-rated (on a 1 to 10 scale) inclination to act when concerned about an employee's problem gambling 12 months after baseline. Findings: The between -group difference in the managers' inclination for the full intervention group (M = 8) and the control group (M = 7.4) was not significant at the 12-month follow-up, but it was when only including managers who attended the skill development training (M = 8.2), d = 0.31, p = .04. Conclusion: A workplace prevention program aimed to increase managers' inclination to act when they are concerned regarding an employee's gambling resulted in statistically significant changes for those who attended training, but not for the whole intervention group when non-attendees were included.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».