Motivational pathways from reward sensitivity and punishment sensitivity to gambling frequency and gambling-related problems.
Notice bibliographique
Résumé
Motives for gambling have been shown to have an important role in gambling behavior, consistent with the literature on motives for substance use. While studies have demonstrated that traits related to sensitivity to reward (SR) and sensitivity to punishment (SP) are predictive of substance use motives, little research has examined the role of these traits in gambling motives. This study investigated motivational pathways from SR and SP to gambling frequency and gambling problems via specific gambling motives, while also taking into account history of substance use disorder (SUD). A community sample of gamblers (N = 248) completed self-report questionnaires assessing SR, SP, gambling frequency, gambling-related problems, and motives for gambling (social, negative affect, and enhancement/winning motives). Lifetime SUD was also assessed with a structured clinical interview. The results of a path analysis showed that SR was uniquely associated with all 3 types of gambling motives, whereas SP and SUD were associated with negative affect and enhancement/winning motives but not social motives. Also, both negative affect and enhancement/winning motives were associated with gambling problems, but only enhancement/winning motives were significantly related to gambling frequency. Analyses of indirect associations revealed significant indirect associations from SR, SP, and SUD to gambling frequency mediated through enhancement/winning motives and to gambling problems mediated through both negative affect and enhancement/winning motives. The findings highlight the importance of SR and SP as independent predictors of gambling motives and suggest that specific motivational pathways underlie their associations with gambling outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».