Mood, motives, and gambling in young adults: An examination of within- and between-person variations using experience sampling.
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that young adults are a population at risk for problem gambling and that young adults gamble for various reasons, including positive mood enhancement and negative mood reduction. Although these motives have been identified as important proximal predictors of gambling, the research to date has focused on between-subjects relationships. What is missing is a process-level understanding of the specific within-subjects relations between mood-regulation motives for gambling, mood states, and gambling behaviors. The current study used experience sampling to assess the specific link between gambling motives, mood states, and gambling behavior. Participants were 108 young adults (ages 19-24 years), who completed baseline measures of gambling motives and gambling problems and then reported on their mood states and gambling behavior three times a day for 30 days. Multilevel modeling analyses revealed a significant positive moderating effect for enhancement motives on the relationship between positive mood and amount of time spent gambling and number of drinks consumed while gambling. In addition, problem gambling status was associated with consuming fewer drinks while gambling at higher levels of positive mood, and spending more money than intended at higher levels of negative mood. Unexpectedly, there was only one moderating effect for coping motives on the mood-gambling relationship; low coping motivated gamblers consumed more alcohol while gambling at higher levels of positive mood, whereas high coping motivated gamblers did not change their drinking in response to positive mood. The current findings highlight enhancement motives as risky motives for young adult gambling, particularly in the context of positive mood, and suggest that gambling interventions should include strategies to address positive mood management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».