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Enregistrement W3101941191 · doi:10.4309/jgi.2021.46.10

Playing to Escape: Examining Escapism in Gamblers and Gamers

2020· article· en· W3101941191 sur OpenAlexvenueno aff
Erika Puiras, Shayna Cummings, Dwight Mazmanian

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscapismPsychologyConceptualizationVideo gameSocial psychologyMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines negative and positive escapism in gamblers, gamers, and individuals who gamble and game. University students (N = 387) completed a battery of online questionnaires that included a demographic information scale, measures of the frequency and type of activity (i.e., gambling, gaming), and modified escapism scales that assessed both positive and negative escapism. Participants included 134 (34.9%) individuals who both gamble and game, 91 (23.7%) exclusive gamblers, 82 (21.4%) exclusive gamers, and 76 (19.8%) individuals who did not engage in either activity. The majority of the participants were female (74.2%). One-way analyses of variance revealed that both negative and positive escapism scores were significantly higher in gamers than in gamblers. Furthermore, individuals who both gamble and game had higher escapism scores associated with participating in gaming activities rather than gambling activities. This result suggests that individuals who play games have different motives to play than do individuals who gamble. Differences in motivation for game play may help in understanding the distinction between gamblers and gamers. As a practical implication, this distinction could be particularly relevant, given the recent blurring of boundaries between the two industries. Other practical and theoretical implications include the development of modified escapism measures for gamblers, as well as further support for the theoretical conceptualization of escapism as negative or positive.RésuméCette étude porte sur la quête d’évasion, négative ou positive, chez les adeptes des jeux de hasard, des jeux vidéo ou des deux activités à la fois. Des étudiants universitaires (N = 387) ont répondu à une batterie de questionnaires en ligne, qui comportaient une échelle de données démographiques, des mesures de la fréquence et du genre d’activité (à savoir, jeux de hasard ou jeux vidéo) ainsi que des échelles destinées à évaluer le caractère tant positif que négatif du désir d’évasion. Sur ce nombre, 134 (34,9 %) pratiquaient les deux activités; 91 (23,7 %), les jeux de hasard uniquement; 82 (21,4 %), les jeux vidéo seulement; enfin, 76 (19,8 %) ne pratiquaient ni l’une ni l’autre. Une majorité de femmes ont participé à l’étude (74,2 %). L’analyse de la variance à un facteur révèle des résultats sensiblement plus élevés, en ce qui touche les deux types d’évasion, pour les jeux vidéo par rapport aux jeux de hasard. Par ailleurs, les individus qui s’adonnent aux deux activités affichaient, dans la pratique des jeux vidéo, des résultats plus élevés que dans celle des jeux de hasard. Ce constat suggère que les motivations des adeptes de jeux vidéo diffèrent de celles des adeptes de jeux de hasard. Les différences relevées pourraient nous aider à comprendre ce qui distingue les deux types de joueurs. Compte tenu du brouillage récent des frontières entre les deux secteurs, cette observation pourrait s’avérer des plus pertinente. D’autres implications de nature pratique et théorique peuvent en découler, notamment la conception d’une échelle de mesure modifiée de la quête d’évasion s’appliquant aux adeptes des jeux de hasard, ainsi que des connaissances utiles à la conceptualisation théorique de l’évasion en tant que phénomène pouvant être négatif ou positif.

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)0,000
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,378
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,074 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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