An evaluation of the pathological gambling pathways model using the National Epidemiological Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC)
Notice bibliographique
Résumé
Blaszczynski and Nower (2002) have theorized that there may be three potential subtypes of pathological gamblers who can be differentiated by the distinct pathways they take towards developing their gambling problems. This study sought to validate Blaszczynski and Nower's pathways model examining nationally representative data from the National Epidemiological Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC; Grant, Dawson, & Hasin, 2001). Latent class analysis revealed three classes (or subtypes) of gamblers, similar to those proposed by Blaszczynski and Nower's behaviorally conditioned, emotionally vulnerable, and antisocial impulsivist pathological gamblers. Between group analyses demonstrated that the three classes differed with regard to gender composition and proportion of pathological gamblers. This study was unique in that it was the first of its kind to use a nationally representative sample to examine gambling subtypes using variables matched to the characteristics specifically proposed by Blaszczynski and Nower (2002). The validation of Blaszczynski and Nower's (2002) pathways model may eventually contribute to the development of more reliable and valid methods of identifying people who are at risk of developing gambling problems, in addition to the development of more refined treatments that take individual differences into consideration.
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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 | 0,050 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».