GamTest: Psychometric Evaluation in a Low-Gambling General Population
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Abstract
Instruments that investigate different aspects of gambling activities are needed to distinguish negative consequences. Because gambling is a complex activity that occurs both offline and online, different questionnaires are necessary for screening and risk classification. GamTest, an instrument used by several gambling companies, was designed to cover different aspects of gambling: money and time spent, as well as social, financial, and emotional consequences. This study explores GamTest’s psychometric properties in a general population. A total of 2,234 Swedish respondents completed an online survey containing demographic questions, the questionnaire (GamTest), and the Problem Gambling Severity Index (PGSI). A confirmatory factor analysis was performed and GamTest’s reliability and validity tested. The confirmatory factor analysis yielded an inclusive fit. The internal consistency (omega) for the five factors was high (.79–.91), indicating good reliability, and a high positive correlation with the PGSI supported the validity of the GamTest. The inclusive fit of the confirmatory factor analysis can be explained by the low endorsement of negative consequences of gambling in the sample. However, GamTest seems to have good reliability and validity. The utility of GamTest is discussed in relation to its psychometric properties and its use in the responsible gambling tool Playscan.RésuméPour être en mesure d’évaluer les conséquences négatives du jeu, il nous faut des instruments qui étudient différents aspects de ces activités. Comme le jeu est une activité complexe qui se déroule à la fois hors ligne et en ligne, différents questionnaires sont nécessaires à des fins de dépistage et de classification des risques. Le GamTest est un instrument utilisé par plusieurs entreprises de jeux d’argent. Il a été conçu pour couvrir différents aspects du jeu: l’argent dépensé et le temps passé, ainsi que les conséquences sociales, financières et émotionnelles. Cette étude explore les propriétés psychométriques du GamTest dans une population en général. Au total, 2234 Suédois ont répondu à un sondage en ligne contenant des questions démographiques, le questionnaire (GamTest) et l’indice de gravité du jeu problématique. Une analyse factorielle de confirmation a été effectuée. La fiabilité et la validité du GamTest ont également été testées. L’analyse factorielle de confirmation a donné un ajustement inclusif. La cohérence interne (Omega) pour les cinq facteurs était élevée (0,79 à 0,91) indiquant une bonne fiabilité. Une corrélation positive élevée avec l’IGPJ a confirmé la validité du GamTest. L’ajustement inclusif de l’analyse factorielle peut s’expliquer par le faible endossement des conséquences négatives du jeu dans l’échantillon. Cependant, le GamTest semble être fiable et valide. L’utilité du Gamtest est abordée sous l’angle de ses propriétés psychométriques et de son utilisation dans l’outil de jeu responsable Plyscan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".