What explains the link of romantic conflict with gambling problems? Testing a serial mediation model
Notice bibliographique
Résumé
While individuals have many motives to gamble, one particularly risky motive for gambling is to cope with negative affect. Conflict with one’s romantic partner is a strong predictor of negative affect, which may elicit coping motives for gambling and, in turn, gambling-related problems. Support for this mediational model was demonstrated in relation to drinking-related problems (Lambe et al., 2015). We extended this model to gambling. Using a cross-sectional design, we examined links between romantic conflict (Partner-Specific Rejecting Behaviors Scale), negative affect (Depression, Anxiety, and Stress Scales-21), coping gambling motives (Gambling Motives Questionnaire, coping subscale), and gambling-related problems (Problem Gambling Severity Index [PGSI]) in 206 regular gamblers (64% men; mean age = 44.7 years; mean PGSI = 8.7) who were in a romantic relationship and recruited through Qualtrics Panels in July 2021. Results supported our hypothesis that the association between romantic conflict and gambling-related problems would be sequentially mediated through negative affect and coping gambling motives, ß = .38, 95% CI [.27, .39], and also showed a strong single mediation pathway through negative affect alone, ß = .27, 95% CI [.17, .38]. Interventions should target both negative affect and coping gambling motives in response to romantic conflict to reduce gambling-related problems in partnered gamblers.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».