Development and psychometric evaluation of a three‐dimensional Gambling Motives Questionnaire
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study was designed to develop and evaluate a self-report measure of gambling motives. Participants A community-recruited sample of 193 gamblers (70% male; mean age = 35.5 years) were selected to fill two groups according to scores on the South Oaks Gambling Screen: probable pathological gamblers (PPG; n = 154) and non-pathological gamblers (NPG; n = 39). MEASURES: Participants completed a novel 15-item measure of gambling motives called the Gambling Motives Questionnaire (GMQ), which was modeled after the original Drinking Motives Questionnaire, as well as a variety of gambling behavior and problem criterion measures. RESULTS: An exploratory principal components analysis revealed three intercorrelated factors tapping enhancement (ENH), coping (COP), and social (SOC) motives, respectively. Each GMQ subscale showed good internal consistency (alphas > 0.80). The PPG group scored higher on all three scales than the NPG group, with larger differences for ENH and COP. In line with the clinical literature, PPG women scored higher than PPG men on the COP subscale but also, unexpectedly, on the SOC subscale. In concurrent validity analyses, ENH consistently predicted greater gambling behavior, and COP and ENH consistently predicted more severe gambling problems. With gambling behavior levels controlled, only COP remained a significant predictor of gambling problem severity. Finally, gender interacted with gambling motives in predicting gambling problem severity: COP predicted gambling problems more strongly in women, whereas ENH predicted gambling problems more strongly in men. CONCLUSIONS: The GMQ appears to be a promising tool for both research and clinical applications with problem gamblers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle