Internet Poker Gambling Among University Students: A Risky Endeavour or a Harmless Pastime?
Notice bibliographique
Résumé
Two recent phenomena have marked gambling on university campuses: an increase of Internet gambling and a surge of interest in poker (McComb & Hanson, 2009). Accompanying them, greater participation and problem gambling rates among university students have been observed (Griffiths & Barnes, 2008; Wood et al., 2007). This thesis aims to describe online poker gambling patterns and the associated risks among university students, and to determine if the Internet as a context is linked to a greater risk of problematic and excessive gambling engagement and related problems. It compares online to offline poker players. The sample (N=1,256) was drawn from the University Student Gambling Habit Survey 2008 (ENHJEU) conducted among undergraduate students in three universities and three affiliated schools in Montreal, Canada. The analyses revealed that compared to offline poker players online poker players were more likely to be male and born outside of Canada. Their gambling patterns also suggested greater gambling engagement. Online poker players were much more likely than offline poker players to be identified as problem gamblers and to report problems in various major life areas. Virtually no differences were found in co-occurring risky behaviours, such as smoking, alcohol and substance use between the two groups. The findings point to an increased risk for gambling and other problems associated with the Internet and poker gambling for university students. Discussed are potential reasons including the enabling nature of the Internet setting with respect to gambling, as well as the prevailing perception of poker as a skill-based gambling format.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».