An examination of psychosocial variables involved in adolescent gambling and high risk behaviors /
Notice bibliographique
Résumé
The current study empirically examined the relations between several risk and protective variables associated with adolescent gambling. More specifically, the relations among self-reported familial, emotional, social, and behavioral variables and youth gambling problems were investigated. The current study also sought to identify risk factors that may be related to youth problem gambling. Participants consisted of 2,336 students in grades 7 to 13 (ages 12 to 19) recruited from various elementary and high schools in the Province of Ontario. Participants completed a questionnaire regarding gambling activities (GAQ), gambling severity (DSM-IV-MR-J), perceived social support (PSS Friend and Family), drug and alcohol dependence (PESQ), and various social, emotional, cognitive, behavioral, and attentional problems (CASS:L). With respect to gambling severity as assessed by the DSM-IV-MR-J gambling screen, 4.9% of adolescents were found to be probable pathological gamblers, and 8.0% at-risk gamblers. The results identified a multitude of problems experienced by problem gamblers. These risk factors for problem gambling include academic difficulties, poor perceived familial and peer social support, cognitive problems, emotional problems, substance use problems, conduct problems, family problems, parental involvement in gambling and substances, and ADHD and related symptoms, particularly inattention. The magnitude of problems and psychopathology that are reported by probable pathological gamblers and at-risk problem gamblers demonstrates that these individuals are experiencing difficulties and are likely using their gambling to escape their problems. The current study also enabled the identification of a set of predictor variables which lead to problem gambling, including having family problems, conduct problems, being addicted to drugs or alcohol, and being male. These findings are interpreted with respect to their implications for the development of risk reduction prevent
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».