The conceptual and empirical relationship between gambling, investing, and speculation
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims To review the conceptual and empirical relationship between gambling, investing, and speculation. Methods An analysis of the attributes differentiating these constructs as well as identification of all articles speaking to their empirical relationship. Results Gambling differs from investment on many different attributes and should be seen as conceptually distinct. On the other hand, speculation is conceptually intermediate between gambling and investment, with a few of its attributes being investment-like, some of its attributes being gambling-like, and several of its attributes being neither clearly gambling or investment-like. Empirically, gamblers, investors, and speculators have similar cognitive, motivational, and personality attributes, with this relationship being particularly strong for gambling and speculation. Population levels of gambling activity also tend to be correlated with population level of financial speculation. At an individual level, speculation has a particularly strong empirical relationship to gambling, as speculators appear to be heavily involved in traditional forms of gambling and problematic speculation is strongly correlated with problematic gambling. Discussion and conclusions Investment is distinct from gambling, but speculation and gambling have conceptual overlap and a strong empirical relationship. It is recommended that financial speculation be routinely included when assessing gambling involvement, and there needs to be greater recognition and study of financial speculation as both a contributor to problem gambling as well as an additional form of behavioral addiction in its own right.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».