Ethnicity, Gender, and the Theory of Planned Behavior: The Case of Playing the Lottery
Notice bibliographique
Résumé
This study uses the theory of planned behavior (TPB) to explain why some people play the lottery, and it examines how the TPB's variables and variable relationships differ due to ethnicity, or gender, or their interaction. A telephone interview conducted in English, Cantonese, and Mandarin resulted in data on the lottery play intentions of 208 Chinese/Canadians (97 males, 111 females) and 220 British/Canadians (112 males, 108 females). When intention to play the lottery was regressed on six TPB variables, it was found that: (a) affective attitude was an important predictor for all four groups, while instrumental attitude was only important for British/Canadian males; (b) injunctive norm was an important predictor only for Chinese/Canadian males, while descriptive norm was an important predictor only for British/Canadian males; (c) controllability was an important predictor only for Chinese/Canadian females, with a negative coefficient suggesting secondary control; and (d) self-efficacy was not an important predictor for any of the groups. A follow-up mail questionnaire provided additional data on the self-reported lottery play behavior of 100 Chinese/Canadians (51 males, 49 females) and 115 British/Canadians (57 males, 58 females) 30 days after the initial telephone interview was conducted. When lottery play behavior was regressed on self-efficacy, controllability, and intention, intention was found to be an important predictor for all four groups. These findings are discussed in light of recent research on the TPB, leisure and gambling, and ethnicity and gender.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».