The relationship between player losses and gambling‐related harm: evidence from nationally representative cross‐sectional surveys in four countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Flaws in previous studies mean that findings of J-shaped risk curves for gambling should be disregarded. The current study aims to estimate the shape of risk curves for gambling losses and risk of gambling-related harm (a) for total gambling losses and (b) disaggregated by gambling activity. DESIGN: Four cross-sectional surveys. SETTING: Nationally representative surveys of adults in Australia (1999), Canada (2000), Finland (2011) and Norway (2002). PARTICIPANTS: A total of 10 632 Australian adults, 3120 Canadian adults, 4484 people aged 15-74 years in Finland and 5235 people aged 15-74 years in Norway. MEASUREMENTS: Problem gambling risk was measured using the modified South Oaks Gambling Screen, the NORC DSM Screen for Gambling Problems and the Problem Gambling Severity Index. FINDINGS: Risk curves for total gambling losses were estimated to be r-shaped in Australia {β losses = 4.7 [95% confidence interval (CI) = 3.8, 6.5], β losses(2 =) -7.6 (95% CI = -17.5, -4.5)}, Canada [β losses = 2.0 (95% CI = 1.3, 3.9), β losses(2 =) -3.9 (95% CI = -15.4, -2.2)] and Finland [β losses = 3.6 (95% CI = 2.5, 7.5), β losses(2 =) -4.4 (95% CI = -34.9, -2.4)] and linear in Norway [β losses = 1.6 (95% CI = 0.6, 3.1), β losses(2 =) -2.6 (95% CI = -12.6, 1.4)]. Risk curves for different gambling activities showed either linear, r-shaped or non-significant relationships. CONCLUSIONS: Player loss-risk curves for total gambling losses and for different gambling activities are likely to be linear or r-shaped. For total losses and electronic gaming machines, there is no evidence of a threshold below which increasing losses does not increase the risk of harm.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».