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Enregistrement W1973521749 · doi:10.1037/a0036207

The prevalence and determinants of problem gambling in Australia: Assessing the impact of interactive gambling and new technologies.

2014· article· en· W1973521749 sur OpenAlexaff
Sally Gainsbury, Alex Russell, Nerilee Hing, Robert Wood, Dan I. Lubman, Alex Blaszczynski

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeGreo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGambling disorderImpulse control disorderPsychiatryDistressPublic healthClinical psychologyAddiction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New technology is changing the nature of gambling with interactive modes of gambling becoming putatively associated with higher rates of problem gambling. This paper presents the first nationally representative data on the prevalence and correlates of problem gambling among Australian adults since 1999 and focuses on the impact of interactive gambling. A telephone survey of 15,006 adults was conducted. Of these, 2,010 gamblers (all interactive gamblers and a randomly selected subsample of those reporting land-based gambling in the past 12 months) also completed more detailed measures of problem gambling, substance use, psychological distress, and help-seeking. Problem gambling rates among interactive gamblers were 3 times higher than for noninteractive gamblers. However, problem and moderate risk gamblers were most likely to attribute problems to electronic gaming machines and land-based gambling, suggesting that although interactive forms of gambling are associated with substantial problems, interactive gamblers experience significant harms from land-based gambling. The findings demonstrate that problem gambling remains a significant public health issue that is changing in response to new technologies, and it is important to develop strategies that minimize harms among interactive gamblers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations215
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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