From the mouths of social media users: A focus group study exploring the social casino gaming–online gambling link
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims The potential link between social casino gaming and online gambling has raised considerable concerns among clinicians, researchers and policy makers. Unfortunately, however, there is a paucity of research examining this potential link, especially among young adults. This represents a significant gap given young adults are frequently exposed to and are players of social casino games. Methods To better understand the potential link between social casino games and online gambling, we conducted three focus groups (N = 30) at two large Canadian Universities with college students who were avid social media users (who are regularly exposed to social casino games). Results Many participants spontaneously mentioned that social casino games were a great opportunity to build gambling skills before playing for real money. Importantly, some participants expressed a belief that there is a direct progression from social casino gaming to online gambling. Conversely, others believed the transition to online gambling depended on a person's personality, rather than mere exposure to social casino games. While many young adults in our focus groups felt immune to the effects of social casino games, there was a general consensus that social casino games may facilitate the transition to online gambling among younger teenagers (i.e., 12-14 yr olds), due to the ease of accessibility and early exposure. Discussion The results of the present research point to the need for more study on the effects of social casino gambling as well as a discussion concerning regulation of social casino games in order to minimize their potential risks.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».