Risk Tolerance, Impulsivity, and Self-esteem: Differences and Similarities between Gamblers and Non-Gamblers in a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Risk-taking ranges from socially beneficial entrepreneurship through games of chance as entertainment to problem gambling that can be both individually and socially destructive. There are many conflicting theories about what leads individuals to become gamblers, although some consensus suggests a link to personality traits. Links between gambling and impulsivity, risk tolerance and self-esteem remain unclear, and childhood experiences may be pertinent. To explore these issues, we studied 41 non-gamblers and compared them to 16 individuals identified as frequent gamblers in which both groups completed a psychological battery. The study goal was to try and determine which measures best relate to high propensities towards gambling, particularly with regards to different domains of risk tolerance. In this small sample, the results show the gamblers to have statistically significantly greater financial, recreational and social risk tolerance, as well as higher impulsivity and more favorable attitudes towards gambling overall. In contrast, there were no statistically significant differences in self-esteem and adverse childhood experiences. Multivariate models reveal three measures of risk tolerance to significantly contribute to gambling propensity. While differences in impulsivity exist to some degree, those for self-esteem and adverse childhood experiences were less important. This preliminary research suggests that risk tolerance may be a key psychological determinant in gamblers, but this relatively small study does not support previous suggestions that impulsivity, low self-esteem, or adverse childhood experiences are as important. Repeated studies with larger samples may help further clarify these findings
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».