Problem gambling: the mediating role of impulsivity and cognitive bias
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has suggested that endorsement of erroneous gambling beliefs is positively associated with gambling intensity and severity (Xian et al., 2008). Likewise, higher levels of impulsivity have also been associated with increasingly severe problem gambling (Steel & Blaszczynski, 1998). This study examined whether impulsivity and cognitive bias were associated with pathological gambling, and if so, which best explained the relationship between gambling risk status and gambling behaviors. A sample of 80 undergraduate students from the University of Manitoba completed a number of measures assessing impulsivity, cognitive bias, gambling behavior, and gambling play. Results showed that probable pathological gamblers (N=40) scored higher in impulsivity (F (5, 74), p < .005) and cognitive bias (F (4, 75) = 11.94, p < .001) than non-pathological gamblers (N=40). A series of mediation models suggested that the effects of gambling group on some EGM play variables are mediated by cognitive bias, but not impulsivity. Moderated mediation models found that impulsivity moderates the mediating effect of cognitive bias on the relationship between gambling group and EGM play. These results support the treatment of erroneous gambling cognitions with pathological gamblers while it also gives support to the recent reclassification of Pathological Gambling as an "addiction and related disorder" in the DSM-V.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».