Gambling Away Your Future - SISA Traits as Indicators of Susceptibility of Problem Gambling Amongst Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
According to national surveys, approximately 6.9% of Canadian secondary students met the criteria for low-to-moderate problem gambling in 2017, highlighting a concerning prevalence of adolescent gambling issues. Despite this, very few indicators of problem gambling exist that do not rely on direct gambling behavior data. Developing a reliable indirect assessment of problem gambling susceptibility may therefore be highly effective in addressing teenage problem gambling. This matched comparison quasi-experimental study aimed to identify early indicators of susceptibility by examining specific traits—namely self-control, impulsivity, sensation-seeking, and affluence (SISA traits)—amongst 52 high school students aged 14–18 in Ontario, Canada. Using questionnaires and a probability-based game, findings showed that students with low self-control, high impulsivity, and high sensation-seeking (mean score of 3.65) had higher susceptibility to problem gambling than those with the opposite traits (mean score of 2.64), with a maximum score of 6 indicating extreme susceptibility. While affluence had minimal effect, certain spending habits were positively associated with higher susceptibility. These results suggest that SISA traits may serve as accurate predictors of problem gambling risk and could inform prevention, intervention, and rehabilitation efforts for adolescents.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».