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Enregistrement W4381108644 · doi:10.1016/j.addbeh.2023.107778

Losing sight of Luck: Automatic approach tendencies toward gambling cues in Canadian moderate- to high-risk gamblers – A replication study

2023· article· en· W4381108644 sur OpenAlexafffundabout
Harriet R. Galvin, Marilisa Boffo, Leroy Snippe, Pam Collins, Thomas Pronk, Elske Salemink, Reínout W. Wiers, Sherry H. Stewart

Notice bibliographique

RevueAddictive Behaviors · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Center for Responsible Gaming
Mots-clésPsychologyReplicateSample (material)LuckRegretClinical psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence for approach bias tendencies to underly automatic behavioural impulses towards seeking out gambling activities in the presence of appetitive salient cues was first shown by Boffo et al. (2018) in a Dutch sample. Relative to non-problem gamblers, moderate-to-high-risk gamblers demonstrated stronger approach tendencies towards gambling-related stimuli compared with neutral ones. Moreover, gambling approach bias was associated with past-month gambling behaviour and predictive of gambling activity persistence over time. The current study aimed to replicate these findings within a Canadian sample evaluating the concurrent and longitudinal correlates of gambling approach bias. The study was conducted online, available throughout Canada. Twenty-seven non-treatment-seeking moderate-to-high-risk gamblers and 26 non-problem gamblers community-recruited via multiple channels (i.e., internet and newspaper advertisements, land-based flyers, and university recruitment portals). Participants completed two online assessment sessions 6-months apart. Each session included (1) self-report measures of gambling behaviour (frequency, duration, and expenditure), (2) self-report assessment of problem gambling severity (PGSI), and (3) a gambling approach-avoidance task, utilising culturally relevant stimuli tailored to individual gambling habits. However, our study failed to replicate Boffo et al. (2018) findings in a Canadian sample. Relative to non-problem gamblers, moderate-to-high-risk gamblers did not exhibit greater approach bias tendencies towards gambling-related stimuli compared to neutral stimuli. Moreover, gambling approach bias was not predictive of prospective gambling behaviour (frequency, duration, or expenditure) or severity of gambling problems. Reported results do not provide evidence for approach tendencies contributing to problematic gambling behaviour in a Canadian sample of moderate-to-high-risk gamblers compared to non-problematic gambler controls. Further replications on the topic are needed. Future research should evaluate approach tendencies within the gambling context, considering the potential impact of task reliability to assess approach bias in light of individual gambling modality preferences.

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 enseignants0,342
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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