A mapping review of research on gambling harm in three regulatory environments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Harmful gambling is a complex issue with diverse antecedents and resulting harms that have been studied from multiple disciplinary perspectives. Although previous bibliometric reviews of gambling studies have found a dominance of judgement and decision-making research, no bibliometric review has examined the concept of "harm" in the gambling literature, and little work has quantitatively assessed how gambling research priorities differ between countries. METHODS: Guided by the Conceptual Framework of Harmful Gambling (CFHG), an internationally relevant framework of antecedents to harmful gambling, we conducted a bibliometric analysis focusing on research outputs from three countries with different gambling regulatory environments: Canada, Australia, and New Zealand. Using a Web of Science database search, 1424 articles published from 2008 to 2017 were retrieved that could be mapped to the eight CFHG factors. A subsample of articles (n = 171) containing the word "harm" in the title, abstract, or keywords was then drawn. Descriptive statistics were used to examine differences between countries and trends over time with regard to CFHG factor and harm focus. RESULTS: Psychological and biological factors dominate gambling research in Canada whereas resources and treatment have received more attention in New Zealand. A greater percentage of Australia and New Zealand publications address the gambling environment and exposure to gambling than in Canada. The subset of articles focused on harm showed a stronger harms focus among New Zealand and Australian researchers compared to Canadian-authored publications. CONCLUSIONS: The findings provide preliminary bibliometric evidence that gambling research foci may be shaped by jurisdictional regulation of gambling. Countries with privately operated gambling focused on harm factors that are the operators' responsibility, whereas jurisdictions with a public health model focused on treatment and harm reduction resources. In the absence of a legislated requirement for public health or harm minimisation focus, researchers in jurisdictions with government-operated gambling tend to focus research on factors that are the individual's responsibility and less on the harms they experience. Given increased international attention to gambling-related harm, regulatory and research environments could promote and support more diverse research in this area.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».