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Enregistrement W2574671061 · doi:10.4309/jgi.2016.34.8

Moderate-Risk and Problem Slot Machine Gamblers: A Typology of Gambling-Related Cognitions

2016· article· en· W2574671061 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Tara Hahmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyPsychologyCategorizationHumanitiesConceptualizationCognitionSociologyArtPhilosophyPsychiatryEpistemologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive distortions are said to play a key role in the development and maintenance of problem gambling, as well as in its treatment. Toneatto’s (1999, 2002) typology of gambling distortions provides a useful conceptualization of gambling-related cognitions, although game-type specification is absent from his analysis. Toneatto’s categorization was used in the present study to organize the beliefs of 43 slot machine gamblers experiencing either moderate-risk or problem gambling, recruited and interviewed in Toronto, Canada. The typology captured many of the gambling-related cognitions, although specific beliefs held by this sample of slot machine gamblers required revision of the original typology. This study provides unique insight into the cognitive structure of these beliefs, as described by gamblers, and their frequency count, suggesting that game type is an important factor when identifying and describing gambling-specific cognitive distortions. Les distorsions cognitives joueraient un rôle dans l’apparition et le maintien des problèmes de jeu, ainsi que dans leur traitement (Cunningham, Hodgins et Toneatto, 2014; Cunningham, Hodgins, Toneatto et Murphy, 2012; Fortune et Goodie, 2012). La typologie des distorsions cognitives liées au jeu de Toneatto (1999, 2002) est à ce titre un outil utile pour conceptualiser les processus cognitifs des joueurs, bien que l’analyse ne précise pas les types de jeux de hasard en cause (Milosevic et Ledgerwood, 2010). Le présent article cherche à organiser à l’aide des catégories de Toneatto (1999, 2002) les croyances de 43 utilisateurs d’appareils à sous présentant un risque moyen ou problématique, recrutés et interviewés à Toronto (Canada). En conclusion, cette typologie permet de rendre compte de nombreux processus cognitifs liés au jeu, bien que certaines des croyances propres à cet échantillon de joueurs utilisant des appareils à sous aient nécessité une révision des catégories initiales. Fournissant un aperçu unique de la structure cognitive associée à ces croyances, telles qu’elles ont été décrites par les joueurs et selon leur nombre d’occurrences, cette étude donne à penser que le type de jeu de hasard en cause constitue un facteur important pour cerner et décrire les distorsions cognitives rattachées au jeu.

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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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