SOCIODEMOGRAPHIC DIFFERENCES IN PREVALENCE, INTENSITY AND PSYCHOSOCIAL CONSEQUENCES OF ADOLESCENT GAMBLING IN MOSTAR
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Adolescents are a risk group to develop problem gambling considering growing up in the era of widespread gambling activities, what is confirmed by the increasing prevalence of gambling among young people. Their gambling activities can develop into pathological gambling with numerous and harmful psychosocial consequences over time and with intensification.Objective: The objective of this study is to determine the prevalence of different gambling activities (type and intensity), the rate of problematic gamblers and the psychosocial consequences of adolescent gambling in Mostar.Subjects and methods: A total of 402 participants (198 males and 204 females) -students of final grades of high schools in Mostar participated in the study. Average age of participants was 17. Data was collected by filling out questionnaires in which the Gambling Activities Questionnaire and Canadian Adolescent Gambling Inventory were applied.Results: Significant differences were found in the intensity of gambling, harmful psychosocial consequences and the risk of gambling in adolescents in regard to gender and school -young men from the Electrical Engineering School and Secondary Transportation School gamble more intensively and have more psychosocial consequences of gambling and show a higher risk for the development of problem gambling compared to girls and students who attend Gymnasium.Conclusion: This study confirms a relatively high prevalence of problem gambling among adolescents in Mostar and the differences in intensity, risks of gambling and harmful psychosocial consequences with regard to gender, school and age, which confirms the importance of establishing and implementing preventive programs.Keywords: gambling, adolescents, gambling intensity, gambling prevalence, psychosocial consequences
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».