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Enregistrement W2731501641 · doi:10.1080/14459795.2017.1343366

Transition from playing with simulated gambling games to gambling with real money: a longitudinal study in adolescence

2017· article· en· W2731501641 sur OpenAlexafffund
Frédéric Dussault, Natacha Brunelle, Sylvia Kairouz, Michel Rousseau, Danielle Leclerc, Joël Tremblay, Marie‐Marthe Cousineau, Magali Dufour

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalConcordia UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésTransition (genetics)PsychologyLongitudinal studySocial psychologyAdvertisingDevelopmental psychologyBusinessMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital technology advances have supported an expansion of gambling activities, which is notable via the advent of simulated gambling games. Simulated gambling reproduces ‘real’ gambling activities, which enables the users to gamble without investing money. According to research evidence, a certain number of adolescents are playing with these games, but until now little has been known about how they could facilitate the migration to gambling with real money. Using a longitudinal design with a one-year interval period, the goal of this study was to assess the potential transition between playing with simulated gambling and the initiation to gambling with real money. The final sample was constituted of 1220 adolescents (age range = 14 to 18 y.o.) who had never played with real money at the first measurement time. At the second measurement time, 28.8% of the participants had gambled for the first time with real money. Logistic regressions revealed that the predictive association between simulated gambling and gambling with real money only holds for adolescents who transitioned from simulated poker to poker with real money. These findings highlight the need for regulation and monitoring on Internet gambling poker sites, as well as further research to assess the mechanisms at work.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations50
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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