Exploring shame and guilt in emotion-focused coping among emerging adult gamblers through structural equation modelling
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the interrelationships between problem gambling, feelings of shame and guilt, and coping styles among an emerging adult sample from the University of Manitoba. Exploratory Factor Analysis (EFA) was first used to test the factor structure of the Coping with Gambling Loss measure proposed by Yi and Kanetkar (2011), and then Observed Path Models were used to test for model fit, strength of relationships, and presence of a mediated relationship of problem gambling on coping styles through either shame or guilt. Results from the EFA show a five-factor model, differing from the six-factor model proposed by Yi and Kanetkar, and despite poor initial results model fit was achieved through the observed path models. Results of the study show that problem gambling is more strongly associated with feelings of shame than feelings of guilt, feelings of guilt are more strongly associated with both avoidant coping strategies and non-avoidant coping strategies than feelings of shame, and feelings of shame and guilt mediate the relationships between problem gambling and avoidant and non-avoidant coping. The implications for the study support further testing of the model on differing demographic samples, as differing results were found compared to prior work on a normative Canadian sample, pointing to differing emotional experiences and coping methods based on demographic characteristics and group experiences.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».