A daily diary investigation of self-regulation in gambling.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Limit-setting strategies have the potential to assist in reducing problem gambling, but there is little research on self-imposed gambling limits and factors that restrain self-regulation once gambling has been initiated. Using daily diary approach, we investigated individual difference and proximal factors associated with gambling limit violations. METHOD: Participants were 103 individuals who gambled regularly and had set a goal to limit their gambling. Participants completed a baseline measure of trait self-control and questions about gambling and limit violations over 21 days. We examined factors associated with setting and maintaining limits across episodes of gambling as well as within-person factors associated with limit violations, including the moderating role of trait self-control. RESULTS: We found that episodes of gambling where limits were set and violated were associated with riskier gambling and more negative emotional responses. In addition, gambling limits were more likely to be violated on days when temptations to violate limits were high and by people with low trait self-control, whereas urges to gamble were associated with a reduced likelihood of limit violations. Trait self-control moderated the relationship between daily stress/tension and limit violations. Low stress/tension was associated with greater limit violations for those with lower trait self-control, but the likelihood of violating limits increased on high stress days for those with higher trait self-control. CONCLUSIONS: Individuals may benefit from greater awareness of temptations to violate gambling limits and the impact of daily stressors, particularly for those with high trait self-control who are most successful when stress/tension is low. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».