Validation of the Gambling Perceived Stigma Scale (GPSS) and the Gambling Experienced Stigma Scale (GESS)
Notice bibliographique
Résumé
Australian research shows that stigma is a major barrier to treatment seeking (Rockloff, 2004) and may impede the accurate measurement of problem gambling prevalence. To date, no validated tool is available to assess the stigma associated with gambling. This project investigated both internally experienced and externalised (perceived) stigma associated with gambling, as measured with two new survey instruments were developed for this purpose. We reviewed existing measures of stigma associated with other non-gambling behaviours (e.g., alcohol, drug abuse, smoking, eating disorders) to construct items that were conceptually related to gambling behaviour. The scales were then validated by using a large representative community sample (N = 1366). Internal reliability analysis, factor analysis, and multivariate analysis were used to analyse the results and to explore the measurement of perceived and self-stigma in a community sample, taking into account respondents' gambling experience and relevant socio-demographic information. Results supported a model of perceived stigma along two dimensions (Contempt and Ostracism) and a unidimensional model of experienced stigma. The scales were shown to have strong psychometric properties and to differentiate well between stigmas associated with recreational and problem gambling behaviours. A scale that measures stigma related to gambling behaviour will provide researchers, policymakers, industry bodies, and clinicians with a tool that contributes to a growing understanding of the gambling experiences of individuals and the impacts of gambling on communities.
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 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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».