Exploring the substance and behavioural addiction nexus among people who gamble
Notice bibliographique
Résumé
Adverse consequences of problem gambling, addictive substance use, and addictive behaviours are palpable.High co-occurrence rates amongst these behaviours suggest a common etiology.Yet, most research examines addictions in isolation.The current study is a secondary data analysis of the Alberta Gambling Research Institute's National Project to examine the cooccurrence of addictive behaviours in people who gamble.Data from 10,199 Canadian adults were entered into a mixture model to identify subgroups defined by engagement in addictive behaviours.The Pathways Model of Disordered Gambling was used as a framework.We hypothesized that at least four classes would emerge-one without problems and three or more that aligned with the model.A seven-class model emerged.The classes were generally consistent with the model regarding emotional vulnerability and impulsivity, but demonstrated unique patterns of substance use and addictive behaviours.These findings underscore the need to examine patterns of co-occurrence for addictions.Above all, I want to express my heartfelt appreciation to my supervisor, Dr. Nassim Tabri.His invaluable guidance, expertise, and unwavering encouragement have been pivotal throughout this journey.Next, I extend my gratitude to the esteemed members of my Master's Defense committee: Dr. Michael
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».