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Enregistrement W4413106643 · doi:10.1371/journal.pone.0329256

Perceived social support according to the type and number of addictions

2025· article· en· W4413106643 sur OpenAlexaff
Alexander Tomei, Joseph Studer, Gerhard Gmel

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésAddictionCannabisLonelinessBehavioral addictionPsychologyPsychiatryNicotineClinical psychologySocial supportSocial isolationMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Addiction is very closely related to social determinants. It can be an outcome of the excessive consumption pushed by society and be protected against by society's many positive dimensions. The main objectives of the present paper are to examine whether perceived social support (PSS) - the perceived availability of others to provide us assistance when needed - varies (a) according to different types of addiction (i.e., gambling, gaming, alcohol, cannabis, and nicotine), and (b) according to the presence of multiple addictions. METHODS: A sample of 5654 male emerging adults (mean age = 21.34 years old) completed a questionnaire that included a scale for measuring PSS and several screening tools used to identify addictive behaviors like gambling, gaming, and the consumption of alcohol, cannabis, or nicotine. RESULTS: Compared to a non-addicted control group and to peers with alcohol, cannabis or nicotine disorder, male emerging adults with gambling or gaming addiction reported the lowest levels of PSS. Moreover, these findings showed that PSS decreased among male emerging adults with multiple addictions. CONCLUSION: Our results suggest that young men with gambling and gaming disorders may be at a greater risk of social isolation and loneliness and, thus, of experiencing deteriorations in their physical and mental health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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