MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2516480176 · doi:10.4309/jgi.2016.33.3

Parental and peer influences on emerging adult problem gambling: Does exposure to problem gambling reduce stigmatizing perceptions and increase vulnerability?

2016· article· en· W2516480176 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica Gay, Peter Gill, Denise Corboy

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyVulnerability (computing)PerceptionDevelopmental psychologyStigma (botany)Young adultClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has identified 18 to 30 years olds as the biggest spenders on gambling activities, with significantly higher prevalence of gambling problems than other age groups. Identifying the factors that influence the development of gambling problems in young people is important for guiding prevention strategies. This study aimed to analyse how emerging adult problem gambling is influenced by the people around them. In particular, we explored whether perceived parental and peer problem gambling predicted emerging adult problem gambling, and whether reduced gambling self-stigma mediated these relationships. A community sample of 188 Australian gamblers aged 18 to 29 (M = 21.41, SD = 2.99) completed three versions of the Problem Gambling Severity Index (PGSI) and the Gambling Perception Scale. Results indicated that perceived parental and peer gambling were positively related to emerging adult problem gambling. While reduced gambling helping stigma was related to higher problem gambling, stigma did not mediate the links between significant others' gambling and emerging adult problem gambling. We conclude that social influences are important in the development of problem gambling for young people, and that older male emerging adults who have a gambling mother are at most risk of problem gambling.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,314 · 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.

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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Gambling IssuesMême sujetGambling Behavior and TreatmentsTravaux en français237 207