Development and psychometric evaluation of a three‐dimensional Gambling Motives Questionnaire
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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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».