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Enregistrement W6950530421 · doi:10.5683/sp2/hpyqrw

Manitoba Gambling and Problem Gambling 2006 [Canada]

2018· dataset· en· W6950530421 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2018
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandom digit dialingPopulationSample (material)Public healthRecallAddictionDepression (economics)Telephone surveyTest (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Manitoba Gambling and Problem Gambling 2006 Study was commissioned by the Addictions Foundation of Manitoba (AFM), an organization responsible for providing rehabilitation and prevention services for Manitoba citizens related to substance use and problem gambling. The goal of AFM’s research program is to better inform rehabilitation practice, public education, and health policy. The survey design for this study is based on the previous survey, Gambling involvement and problem gambling in Manitoba 2001. The survey questionnaire collected information with respect to: Gambling activity – Game types, frequency, financial commitments, reasons for gambling; Risk factors - Recall of big wins/losses, belief in gambling myths; Problem Gambling Severity Index; Alcohol use – Questions from the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT); Other substance use - Tobacco, marijuana etc.; Mental Health - Questions relating to anxiety, depression etc.; Demographic characteristics, and; Spirituality Random digit dialing was applied, allowing for the inclusion of residents with unlisted or new numbers. This technique produces a random sample that includes the highest possible percentage of eligible respondents. The data were weighted by gender, age and income in order to accurately represent the population of Manitoba. In total, 6007 adult residents of Manitoba were contacted by Prairie Research Associates (PRA) Inc., and asked to complete a telephone survey. Signed consent was not required as the participants were guaranteed complete anonymity. The survey response rate was 42.4%. The margin of error for the sample is +/- 1.29%, indicating accuracy 19 times out of 20.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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