The Conceptual Framework of Harmful Gambling: A revised framework for understanding gambling harm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The Conceptual Framework of Harmful Gambling moves beyond a symptoms-based view of harm and addresses a broad set of factors related to the risks and effects of gambling harmfully at the individual, family, and community levels. Coauthored by international research experts and informed by multiple stakeholders, Gambling Research Exchange (GREO) facilitated the framework development in 2013 and retains responsibility for regular updates and mobilization. This review article presents information about the revised version of the Conceptual Framework of Harmful Gambling completed in late 2018. METHODS: We describe eight interrelated factors depicted in the framework that represent major themes in gambling ranging from the specific (gambling environment, exposure, gambling types, and treatment resources) to the general (cultural, social, psychological, and biological influences). After outlining the framework development and collaborative process, we highlight new topics for the recent update that reflect changes in the gambling landscape and prominent discourses in the scientific community. Some of these topics include social and economic impacts of gambling, and a new model of understanding gambling related harm. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: We address the relevance of the CFHG to the gambling and behavioral addictions research community. Harm-based frameworks have been undertaken in other areas of addiction that can both inform and be informed by a model dedicated to harmful gambling. Further, the framework brings a multi-disciplinary perspective to bear on antecedents and factors that co-occur with harmful gambling.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,030 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».