Association between problem gambling and personality traits: a longitudinal study among the general Norwegian population
Notice bibliographique
Résumé
Objective The present study investigates the longitudinal relationship between problematic gambling (PG) and the five factor model’s personality traits using autoregressive cross-lagged models. Methods The data used in the current study was collected by a national survey in 2013 (n = 10,081) and a follow-up study (n = 5,848) in 2015. PG was measured using Canadian Problem Gambling Index (CPGI) while personality was assessed using Mini-International Personality Item Pool (MINI-IPIP). Participants who completed the CPGI and all the personality items during both waves (n = 2,702) were analysed. Results The results show that neuroticism had positive cross-lagged associations with CPGI. In contrast, conscientiousness and agreeableness in 2013 were found to have inverse cross-lagged effect on CPGI in 2015. Finally, openness and extraversion did not have any cross-lagged associations with CPGI. Conclusion PG poses serious negative implications for the involved individuals as well as their associated close social circle. Hence, it is important to understand predictors of PG for prevention purposes. Personality traits are one of the influential frameworks for examining uncontrolled psychopathological behaviors like PG. The study findings offer significant theoretical as well as practical implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».