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Enregistrement W2342284284 · doi:10.1080/14459795.2016.1172651

Problem gambling, anxiety and poverty: an examination of the relationship between poor mental health and gambling problems across socio-economic status

2016· article· en· W2342284284 sur OpenAlexaffabout
Mark van der Maas

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyPsychologyAnxietyMental healthPovertyModerationContext (archaeology)MoodSocioeconomic statusClinical psychologyPsychiatryMood disordersSocial psychologyEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Socio-economic status has been shown to be significantly related to both problem gambling and mental health problems. Additionally, forms of psychopathology such as mood and anxiety disorders have been shown to correlate with problem gambling across a variety of settings. However, relatively little research has been conducted examining whether the connection between mood and anxiety disorders and problem gambling is consistent across different levels of socio-economic status. This study examines gambling-related problems among a representative sample of Canadian adults using the 2008 Canadian Community Health Survey (N = 28,271). Generalized linear modelling is used to analyze the data. A moderation effect is found that shows the relationship between anxiety disorders and problem gambling severity varies significantly across socio-economic status. This study shows that social setting has an important influence on the assumed relationship between psychopathology and gambling problems that is downplayed in current problem gambling research. A discussion of the need for greater inclusion of socio-economic context when making assumptions about the connections between problem gambling and psychiatric disorders is made in light of the responsibilities of gambling providers and regulators.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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