Perceptions of Gambling in Tamil and Chinese Communities in Australia: The Role of Saving Face in Perpetuating Gambling Stigma and Hindering Help Seeking
Notice bibliographique
Résumé
Despite Australia being a multicultural country, there is limited evidence regarding ethnic perspectives about gambling, problem gambling, and associated help seeking. The aim of this paper is to examine the role and nature of stigma in relation to gambling, in particular its association with the concept of saving face. Interview data were thematically analysed from a study investigating the attitudes and experiences of gambling among ethnic minority communities (Tamil and Chinese) in Melbourne, Victoria. By using two well-established frameworks for understanding stigma, we examine the extent to which gambling is stigmatized within these two communities. The desire to save face (a form of stigma management) significantly influences what is said about gambling and the reluctance of individuals to seek help should it become problematic. Thresholds for stigmatized behaviour appear to differ between the communities studied, as well as from what is known about the Anglo-Celtic majority. Understanding this heterogeneity may be important for informing more effective, tailored interventions.Bien que l’Australie soit un pays multiculturel, il existe peu de données probantes sur les perspectives ethniques du jeu, le jeu problématique et la demande d’aide connexe. L’objectif du présent article est d’examiner le rôle et la nature du stigmate associé au jeu, en particulier son lien avec le concept de sauver la face. Les données d’entrevues réalisées dans le cadre d’une étude sur les attitudes et les expériences de jeu de membres de communautés ethniques minoritaires (tamiles et chinoises) à Melbourne, en Australie, ont été analysées par thème. À l’aide de deux cadres de travail reconnus pour la compréhension du stigmate, nous avons examiné la mesure dans laquelle le jeu est stigmatisé dans ces deux communautés. Le désir de sauver la face (qui est une forme de gestion du stigmate) a une grande incidence sur ce qui est dit sur le jeu et sur la réticence à demander de l’aide lorsque le jeu devient problématique. Le seuil de stigmatisation du comportement semble être différent dans les deux communautés étudiées, ainsi que de ce que l’on sait du stigmate dans la communauté majoritaire anglo-celte. Comprendre cette hétérogénéité pourrait aider à élaborer des interventions personnalisées plus efficaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».