Pictograms to aid laypeople in identifying the addictiveness of gambling products (PictoGRRed study)
Notice bibliographique
Résumé
The structural addictive characteristics of gambling products are important targets for prevention, but can be unintuitive to laypeople. In the PictoGRRed (Pictograms for Gambling Risk Reduction) study, we aimed to develop pictograms that illustrate the main addictive characteristics of gambling products and to assess their impact on identifying the addictiveness of gambling products by laypeople. We conducted a three-step study: (1) use of a Delphi consensus method among 56 experts from 13 countries to reach a consensus on the 10 structural addictive characteristics of gambling products to be illustrated by pictograms and their associated definitions, (2) development of 10 pictograms and their definitions, and (3) study in the general population to assess the impact of exposure to the pictograms and their definitions (n = 900). French-speaking experts from the panel assessed the addictiveness of gambling products (n = 25), in which the mean of expert's ratings was considered as the true value. Participants were randomly provided with the pictograms and their definitions, or with a standard slogan, or with neither (control group). We considered the control group as representing the baseline ability of laypeople to assess the addictiveness of gambling products. Each group and the French-speaking experts rated the addictiveness of 14 gambling products. The judgment criterion was the intraclass coefficients (ICCs) between the mean ratings of each group and the experts, reflecting the level of agreement between each group and the experts. Exposure to the pictograms and their definition doubled the ability of laypeople to assess the addictiveness of gambling products compared with that of the group that read a slogan or the control group (ICC = 0.28 vs. 0.14 (Slogan) and 0.14 (Control)). Laypeople have limited awareness of the addictive characteristics of gambling products. The pictograms developed herein represent an innovative tool for universally empowering prevention and for selective prevention.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».