Beyond description: Understanding gender differences in problem gambling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Though women make up roughly one third of all problem gamblers, research has typically focused on male problem gamblers. Recent research has started to shift its attention toward the importance of gender. However, studies rarely attempt to understand gender differences in problem gambling or subject these differences to thorough multivariate analyses. To address some of the gaps in our knowledge of gender differences, we examine whether patterns of gambling behavior and psychological factors mediate the relationship between gender and problem gambling. Methods We use logistic multiple regression to analyze two large Canadian datasets - the 2005 Ontario Prevalence Survey and the 2007 Canadian Community Health Survey. Results Variables found to mediate the relationship between gender and problem gambling are the type(s) of game(s) played (in the 2005 Ontario Prevalence Survey) and the number of games played (in the 2007 Canadian Community Health Survey). Conclusions Men are more likely to be problem gamblers than women, and this gender difference is understandable in terms of differences in patterns of gambling behavior. We conclude that men experience problems because they play riskier games and women experience problems because they prefer chance-based games, which are associated with significantly higher odds of problem gambling. We specify the three main ways that women's reasons for gambling - to escape or for empowerment - translate into chance-based games.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle