The Biopsychosocial Approach to Gambling: Contextual Factors in Research and Clinical Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Objective This paper argues that adherence to a single, specialised theory of gambling is largely untenable. It highlights limitations of existing theories of gambling at three increasingly specific levels of analysis; namely, the social, psychological and biological. Method An overview of each level of analysis (social, psychological and biological) is provided by critically evaluating the contemporary literature on gambling. This is followed by discussions of the limitations and interdependence of each theoretical approach and the implications for research and clinical interventions. Results While several recent critiques of gambling research have provided considerable insight into the methodological limitations of many gambling studies, another problem is seldom acknowledged - the inadequacy and insular nature of many research paradigms. It is argued that gambling is a multifaceted behaviour, strongly influenced by contextual factors that cannot be encompassed by any single theoretical perspective. Such contextual factors include variations in gambling involvement and motivation across different demographic groups, the structural characteristics of activities and the developmental or temporal nature of gambling behaviour. Conclusion This paper suggests that research and clinical interventions are best served by a biopsychosocial approach that incorporates the best strands of contemporary psychology, biology and sociology.
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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 | 0,024 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».