GAMBLING AMONG CULTURAL MINORITY OLDER ADULTS: A MIXED METHODS SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing numbers of older gamblers, many of whom are cultural minority group members, there has been a lack of systematic reviews of gambling among this particular population. This is the first systematic review of empirical evidence in the literature on how gambling has been affecting older adults from cultural minorities. This review applied a mixed methods approach to examine both quantitative and qualitative studies published between 1996 and 2016. A thorough search of seven databases yielded 17 articles with a total sample of 9,044 older gamblers of cultural minority backgrounds. Eleven were quantitative studies and six were qualitative (including one mixed methods study). Nine studies (53%) focused or included Asian seniors, five (29%) on African-American older adults, four (24%) included indigenous populations, and one (6%) included a Hispanic sample. Lifetime gambling prevalence rates range from 26.6% to 92%, while problem gambling rates from 2.2% to 17%. Onset ages vary from as early as 7 or 8 to 69. Causes of gambling include enabling (environmental) factors and motivational (personal) factors. Enabling factors are cultural acceptance, socializing/bonding power of gambling, social networks, accessibility (availability, transportation, and low entry barriers), and external stimuli. Motivational factors include intentions of reducing boredom, increasing socialization, enjoying freedom, reducing stress, and winning money. Both categories of factors can also act as buffers that hinder gambling behavior. Findings on consequences of gambling, personal coping strategies, and intervention practice are also synthesized. The review is concluded with a critical discussion of findings, gaps in research, and suggestions for future investigation.
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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 | 0,014 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».