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Enregistrement W2888493441 · doi:10.4309/jgi.2018.39.12

Financially Focused Self-Concept is Associated with Etiological and Maintenance Factors of Gambling Disorder Among Non-Problem Gamblers

2018· article· en· W2888493441 sur OpenAlexaffvenue
Nassim Tabri, Michael J. A. Wohl, Richard T. A. Wood, Kahlil S. Philander

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined associations between financially focused self-concept and known etiological and maintenance factors of problematic gambling in a sample of community-based gamblers (N = 412). Although most participants (95.6%) did not report gambling problems, those high in financial focus were more likely to be impulsive, to be dissatisfied with their financial situation, to believe that they have a poor ability to cope with adversity in their life, and to have erroneous beliefs about gambling. The magnitude of these associations was moderate. The etiological risk and maintenance factors explained unique variance in financially focused self-concept. Thus, the results provide novel insight into the characteristics of financially focused gamblers.RésuméNous avons examiné les associations entre le concept de soi d’un point de vue financier et les facteurs étiologiques et de maintien connus du jeu problématique dans un échantillon de joueurs communautaires (N = 412). Bien que la plupart des participants (95,6%) n’aient pas déclaré avoir de problèmes de jeu, ceux qui accordaient beaucoup d’importance à l’aspect financier étaient plus susceptibles d’être impulsifs, insatisfaits de leur situation financière, croyaient avoir une faible capacité à affronter l’adversité dans leur vie et avaient des croyances erronées sur les jeux d’argent. L’importance de ces associations était modérée. Les facteurs étiologiques de risque et de maintien ont expliqué la seule variance du concept de soi d’un point de vue financier. Ainsi, les résultats fournissent un nouvel aperçu des caractéristiques des joueurs ayant une image axée sur les finances.

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 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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