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Enregistrement W2587807597 · doi:10.1186/s12954-017-0136-3

Factors that influence children’s gambling attitudes and consumption intentions: lessons for gambling harm prevention research, policies and advocacy strategies

2017· article· en· W2587807597 sur OpenAlexaff
Hannah Pitt, Samantha Thomas, Amy Bestman, Mike Daube, Jeffrey L. Derevensky

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésHealth psychologyHarmSocial policyPsychologyHarm reductionConsumption (sociology)Public healthSocial psychologyCriminologyPolitical scienceSociologyMedicineNursingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Harmful gambling is a public health issue that affects not only adults but also children. With the development of a range of new gambling products, and the marketing for these products, children are potentially exposed to gambling more than ever before. While there have been many calls to develop strategies which protect children from harmful gambling products, very little is known about the factors that may influence children's attitudes towards these products. This study aimed to explore children's gambling attitudes and consumption intentions and the range of consumer socialisation factors that may influence these attitudes and behaviours. METHODS: Children aged 8 to 16 years old (n = 48) were interviewed in Melbourne, Australia. A semi-structured interview format included activities with children and open-ended questions. We explored children's perceptions of the popularity of different gambling products, their current engagement with gambling, and their future gambling consumption intentions. We used thematic analysis to explore children's narratives with a focus on the range of socialising factors that may shape children's gambling attitudes and perceptions. RESULTS: Three key themes emerged from the data. First, children's perceptions of the popularity of different products were shaped by what they had seen or heard about these products, whether through family activities, the media (and in particular marketing) of gambling products, and/or the alignment of gambling products with sport. Second, children's gambling behaviours were influenced by family members and culturally valued events. Third, many children indicated consumption intentions towards sports betting. This was due to four key factors: (1) the alignment of gambling with culturally valued activities; (2) their perceived knowledge about sport; (3) the marketing and advertising of gambling products (and in particular sports betting); and (4) the influence of friends and family. CONCLUSIONS: This study indicates that there is a range of socialisation factors, particularly family and the media (predominantly via marketing), which may be positively shaping children's gambling attitudes, behaviours and consumption intentions. There is a need for governments to develop effective policies and regulations to reduce children's exposure to gambling products and ensure they are protected from the harms associated with gambling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,495
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,056 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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