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Enregistrement W4377142710 · doi:10.1016/j.abrep.2023.100494

A call for qualitative and mixed-methods research on gambling and cannabis

2023· article· en· W4377142710 sur OpenAlexafffund
Magaly Brodeur, Sophie Audette-Chapdelaine, Nicolas Lavoie, Cyril Devault-Tousignant, Anne-Marie Auger, Adèle Morvannou, Andrée-Anne Légaré, Eva Monson, Didier Jutras‐Aswad, Catherine Hudon

Notice bibliographique

RevueAddictive Behaviors Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésCannabisQualitative researchPsychologyPsychiatrySubstance usePublic healthPopulationIllicit drugClinical psychologyMedicineEnvironmental healthSociologyDrugNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gambling disorder and cannabis use disorder are both considered major public health issues. Despite the well-documented frequency of substance use disorders among people with gambling disorder, little is known about the experiences of those who both engage with gambling and cannabis. A scoping review was undertaken to investigate studies focusing on the experiences of people who gamble and use cannabis. Unexpectedly, no qualitative or mixed-methods studies that included an in-depth qualitative component to study the lived experiences of this population were found. This absence highlights the critical need to diversify research methods and fill the gap in knowledge of the lived experiences of people who both gamble and consume cannabis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,616
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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