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Enregistrement W1947757970 · doi:10.1080/14459795.2015.1088559

The Gambling Motives Questionnaire financial: factor structure, measurement invariance, and relationships with gambling behaviour

2015· article· en· W1947757970 sur OpenAlexaffabout
Benjamin J. I. Schellenberg, Daniel S. McGrath, Kristianne Dechant

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWinnipeg Regional Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConfirmatory factor analysisHarmMeasurement invarianceStructural equation modelingSocial psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Items assessing financial motives were recently integrated with the Gambling Motives Questionnaire (GMQ), resulting in a revised measure that assesses coping, enhancement, social and financial motives for gambling (GMQ-F). The aim of this research was to test the proposed four-factor structure of the GMQ-F, determine if GMQ-F responses were invariant across sex, and test a structural model that specifies links between motives, gambling frequency and problem gambling severity. Telephone surveys were conducted with 932 adult gamblers from across Manitoba, Canada, who responded to items from the GMQ-F and reported their frequency of gambling and levels of problem gambling severity. Confirmatory factor analysis yielded strong support for the four-factor structure of GMQ-F scores, and invariance testing provided evidence of measurement invariance across sex. Finally, support was found for the hypothesized structural model in which each gambling motive predicted gambling frequency, which in turn predicted problem gambling severity. Coping motives also directly predicted problem gambling severity. These results provide strong evidence in support of the validity of GMQ-F responses, offer further support for the integration of financial motives with the GMQ, and delineate relationships between gambling motives, gambling frequency and gambling-related harm.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,328
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,097 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations67
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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