Video lottery terminal access and gambling among high school students in Montréal.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gambling is a risky behaviour that involves uncertain financial outcomes, can be addictive, and has been associated with strongly adverse social and public health outcomes. We wanted to assess whether socio-economic and gambling-related-opportunity environments of neighbourhoods affected the uptake of video lottery terminal (VLT) gambling among Montréal youth. METHODS: Spatial and statistical analyses were conducted to examine geographical patterns of neighbourhood socio-economic conditions, VLT sites (n=407), and high school locations (n=305) within the Montréal Census Metropolitan Area (CMA). VLT concentration within high school neighbourhoods was measured to examine how the number of VLT opportunities varies according to socio-economic status of the school neighbourhood. A student survey was analyzed using logistic regression analysis to explore the role of individual (student) characteristics and environmental (neighbourhood) characteristics in predicting the VLT gambling behaviours reported among a sample (n=1206) of high school students. RESULTS: Video lottery gambling opportunities are more prevalent near schools located in socio-economically deprived neighbourhoods compared with schools located in more affluent neighbourhoods. The principal individual risk factors for VLT gambling were shown to be male sex, peer VLT-use, substance use, as well as the after-school routines of youth. INTERPRETATION: The spatial distribution of VLTs reflects local geographies of socio-economic disadvantage and may have a pronounced impact on students attending schools in lower income neighbourhoods, especially those with individual risk factors. Efforts to reduce gambling-related public health costs may want to take into account the socio-spatial distribution of gambling opportunities, particularly in the local environments that youth frequent.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».