Subtyping pathological gamblers on the basis of affective motivations for gambling: Relations to gambling problems, drinking problems, and affective motivations for drinking.
Notice bibliographique
Résumé
Pathological gamblers who drink when gambling (n=158; 77% men; mean age=36.0 years) completed the Inventory of Gambling Situations (IGS) and gambling and drinking criterion measures. Principal components analysis on the IGS subscales revealed negative (e.g., Unpleasant Emotions) and positive (e.g., Pleasant Emotions) gambling situation factors. Subjecting IGS factor scores to cluster analysis revealed three clusters: (a) enhancement gamblers, with low negative and high positive factor scores; (b) coping gamblers, with very high negative and high positive factor scores; and (c) low emotion regulation gamblers, with low negative and positive factor scores (59%, 23%, and 18% of the sample, respectively). Clusters were validated with a direct measure of gambling motives. Additional validity analyses showed that coping gamblers scored higher than the other groups on a variety of different gambling activities, gambling problems, drinking frequency, drinking problems, and coping drinking motives, whereas low emotion regulation gamblers scored lower than the other groups on gambling frequency, gambling problems, drinking quantity, and enhancement drinking motives. The findings validate this empirical approach to subtyping gamblers and suggest consistency of motives across addictive behaviors.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».