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Enregistrement W2013031897 · doi:10.1080/14459795.2013.855252

An investigation of the link between gambling motives and social context of gambling in young adults

2013· article· en· W2013031897 sur OpenAlexaff
Chelsea K. Quinlan, Abby L. Goldstein, Sherry H. Stewart

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGambling disorderSocial psychologyContext (archaeology)Coping (psychology)TimelineSocial environmentClinical psychologySociologyPsychiatryAddictionSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examined the relationship between gambling motives and gambling in various social contexts using both retrospective and real-time assessment of gambling social context. Ninety-five young adults (79 males, 16 females; aged 19-24 years) who reported gambling at least 4 times in the past month participated. Scores on the Gambling Motives Questionnaire (GMQ; Stewart & Zack, 2008) were used as a measure of gambling motives (Enhancement, Social, Coping). Data on the social context of gambling (alone, with family, with friends, with strangers) were derived retrospectively from the Gambling Timeline Follow-Back (G-TLFB; Weinstock, Whelan, & Meyers, 2004) as well as in real time using experience sampling (ES) methods (Conner Christensen, Feldman Barrett, Bliss-Moreau, Lebo, & Kaschub, 2003). For both the G-TLFB and ES data, we conducted a series of multivariate regression analyses with the block of gambling motives predicting gambling behaviour in each social context. Across the two assessment methods, coping gambling motives positively predicted gambling alone, whereas social gambling motives negatively predicted gambling alone and positively predicted gambling with friends. These findings suggest that individuals who gamble for particular motives are more likely to do so in specific social contexts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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