The Prevention of Adolescent Problem Gambling Through Probabilistic Reasoning: Evidence of the Intervention’s Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Preventive efforts are necessary to reduce the risk for problem gambling among adolescents, especially among more at-risk youth. However, only a small proportion of the preventive initiatives implemented in the field of adolescent problem gambling are based on robust theoretical models and have been evaluated in their efficacy. By referring to the dual-process model of human functioning, especially to the mindware concept, the goal of this study was to develop and evaluate a school-based preventive intervention based on teaching probabilistic reasoning ability and explaining biases in reasoning with probability. Indeed, research with adolescents found that poor probabilistic reasoning ability is associated with gambling-related cognitive distortions that, in turn, are a risk factor for problem gambling. The study aim was to reduce gambling-related distortions by working on the concept of randomness and probability. A pre- and post-test design was performed with 72 adolescents randomly assigned to a Training group and a No Training group. Results showed a significant reduction of cognitive distortions at the post-test only in the Training group. Findings suggest that teaching probability can serve to reduce the susceptibility to gambling-related distortions and should be pointed out in the training process of the intervention providers in the gambling field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».