Problem gambling and support preferences among Finnish prisoners: a pilot study in an adult correctional population
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the prevalence of potential problem gambling among Finnish prisoners; the associations between problem gambling and demographics, substance use and crime-related factors; and problem gamblers’ support preferences. Design/methodology/approach Prisoners ( n =96) from two Finnish prisons were recruited between December 2017 and January 2018. The estimated response rate was 31 percent. Gambling problems were measured using the Brief Biosocial Gambling Screen. The participants were asked to report their gambling both for one year prior to their incarceration and for the past year. The independent variables were demographics (age, gender and marital status), substance use (alcohol, smoking and narcotics) and crime-related factors (crime type, prison type and previous sentence). Statistical significance ( p ) was determined using Fischer’s exact test. Findings Past-year pre-conviction problem gambling prevalence was 16.3 percent and past-year prevalence 15 percent. Age, gender, smoking, alcohol or illicit drug use were not associated with past-year problem gambling before sentencing. One-third of the prisoners (33.3 percent) who were sentenced for a property crime, financial crime or robbery were problem gamblers. One-quarter (24 percent) of all participants showed an interest in receiving support by identifying one or more support preferences. The most preferred type of support was group support in its all forms. Research limitations/implications It is recommended that correctional institutions undertake systematic screening for potential problem gambling, and implement tailored intervention programs for inmates with gambling problems. Originality/value This study provides a deeper understanding of problem gambling in prisons. Problem gambling is associated with crime and also seems to be linked with serving a previous sentence. Early detection and tailored interventions for problem gambling may help to reduce reoffending rates.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».