The Mediating Roles of Self-compassion and Emotion Regulation in the Relationship among Alexithymia, Gambling Frequency, Risky Decision-Making, and Gambling Severity in Online Gamblers
Notice bibliographique
Résumé
Background: The research literature about the relationship between alexithymia, risky decision-making, and gambling severity has been contradictory and limited. Besides, there is no study on the mediating roles of self-compassion and emotion regulation in online gambling. Moreover, the role of these mediators in gambling frequency has not been studied. Thus, the present study aimed to investigate the relationship between alexithymia, risky decision-making, and gambling frequency by considering the mediating role of self-compassion and emotion regulation in online gamblers. Methods: A total of 319 Iranians who gambled online at least once a week in the past three months were investigated using an online survey including Farsi Toronto Alexithymia Scale-20 (FTAS-20), Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS), and Gambling Disorder Screening Questionnaire-Persian (GDSQ-P). Statistical analyses were conducted by SPSS 26.0 for Windows. The relationships between the variables were analyzed using correlation analysis. In cases where significant relationships were observed, the hypotheses of the regression model were tested. Findings: =0.293). Conclusion: Alexithymia had both a direct and indirect relationship with gambling severity through the mediating roles of emotion regulation and self-compassion. Moreover, alexithymia was significantly associated with risky decision-making and gambling frequency, through the mediating role of difficulties in emotion regulation, both directly and indirectly.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».