Cyberbullying and Gambling Disorder: Associations with Emotion Regulation and Coping Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The presence of unsuitable coping and emotion regulation strategies in young populations with gambling disorder (GD) and in those who have experienced cyberbullying victimization has been suggested. However, this association has not been explored in depth. In this study, our aim was to analyze individual differences in emotion regulation, coping strategies, and substance abuse in a clinical sample of adolescents and young adult patients with GD (n = 31) and in a community sample (n = 250). Furthermore, we aimed to examine the association between cyberbullying and GD. Participants were evaluated using the Cyberbullying Questionnaire-Victimization, the Canadian Adolescent Gambling Inventory, the Coping Strategies Inventory, the Difficulties in Emotion Regulation Scale, the Alcohol Use Disorders Identification Test and the Drug Use Disorders Identification Test. Structural Equation Modeling was used to explore associations between these factors in a community sample and in a clinical group. In both groups, exposure to cyberbullying behaviors was positively associated with higher emotion dysregulation and the use of maladaptative coping styles. Our findings uphold that adolescents and young adults who were victims of cyberbullying show difficulties in emotion regulation and maladaptive coping strategies when trying to solve problems. The specific contribution of sex, age, gambling severity, emotion regulation, and coping strategies on cyberbullying severity is also discussed. Populations at vulnerable ages could potentially benefit from public prevention policies that target these risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».