A comparison of university student and community gamblers: Motivations, impulsivity, and gambling cognitions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The present study tested whether the associations among motivational, cognitive, and personality correlates of problem gambling severity differed across university student gamblers (n = 123) and gamblers in the general adult community (n = 113). METHODS: The participants completed a survey that included standardized measures of gambling motivation, gambling related cognitions, and impulsivity. The survey also asked participants to report the forms of gambling in which they engaged to test whether gambling involvement (number of different forms of gambling) was related to problem gambling severity. After completing the survey, participants played roulette online to examine whether betting patterns adhered to the gambler's fallacy. RESULTS: Gambling involvement was significantly related to problem gambling severity for the community sample but not for the student sample. A logistic regression analysis that tested the involvement, motivation, impulsivity and cognitive correlates showed that money motivation and gambling related cognitions were the only significant independent predictors of gambling severity. Adherence to the gambler's fallacy was stronger for students than for the community sample, and was associated with gambling related cognitions. DISCUSSION: The motivational, impulsivity and cognitive, and correlates of problem gambling function similarly in university student gamblers and in gamblers from the general adult community. Interventions for both groups should focus on the financial and cognitive supports of problem gambling.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».