ORI GIN AL PA PER Low Trait Self-Control in Problem Gamblers: Evidence from Self-Report and Behavioral Measures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Problems with self-control are seen as a key cause of problem gambling behavior. Yet, self-control is rarely studied directly in gambling studies. We demonstrated that self-report and behavioral measures (derived from the strength model of self-control) show lower trait self-control in problem gamblers. In Study 1, a sample of 2,208 under-graduate students from the University of Guelph, Canada (73 % female, mean age = 19 years, SD = 4) completed a self-report measure of self-control strength. In Study 2, a sample of 296 University of Guelph students and staff (58 % female, mean age = 19 years, SD = 2) completed multiple behavioral measures of self-control strength. Both studies demonstrated that, compared to lower-risk gamblers, higher-risk gamblers have relative trait self-control deficits. Keywords Trait self-control Problem gambling Self-report measure Behavioral measure Self-control problems are at the heart of problem gambling. Indeed, ‘‘repeated, unsuc-cessful attempts to resist the urge [to gamble] in the context of a genuine desire to cease, is the central, diagnostic and foundational feature of pathological gambling’ ’ (Blaszczynski
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».