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Enregistrement W3092580245 · doi:10.1093/eurpub/ckaa166.266

Spatial distribution of gambling: two indexes in support of the reduction of health inequalities

2020· article· en· W3092580245 sur OpenAlexaffabout
Élisabeth Papineau, Éric Robitaille, Chris Samba, Fanny Lemétayer, Yan Kestens, Raynault Mf

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeocodingVolunteered geographic informationGeographyCensusDisadvantagedIndex (typography)InequalityGeospatial analysisSocial vulnerabilityPopulationVulnerability (computing)CartographyDemographyStatisticsEnvironmental healthPsychologyMedicineComputer scienceSociologyMathematicsSocial psychologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Many studies have showed that disadvantaged areas residents have greater access to gambling sites and are more affected by gambling. Our research proposes an innovative method to characterize gambling environments in Quebec and addresses social inequality with respect to gambling exposure. Methods This cross-sectional ecological study was carried out in 3 stages: a Gambling Exposure Index (GEI) was built and is composed of 3 dimensions: spatial accessibility to gambling sites, density of gambling places, and relative risk associated with the types of game. The two-step floating catchment area (2SFCA) method was used to combine these dimensions into an overall GEI index. Data was retrieved from a geocoded directory of gambling sites and commercial databases. The relative risk of games is expressed by prevalence rates for those specific games in a Quebec population prevalence survey. A Vulnerability to Gambling Index (VGI) was produced based on 6 socio-economic proxies of problem gambling from the 2016 Canadian census, which were weighted and aggregated at the dissemination area (DA) level. Spatial and descriptive statistical analyses were conducted to explore the relationship between VGI and GEI, and to identify highly exposed and vulnerable areas. Results Our analyzes reveal significant associations between the GEI and the VGI in 2 599 out of 13 420 Quebec DAs (p < 0.05). Sectors with a high GEI show an average distance to the closest gambling sites of 2.8 km compared with 13.5 km for more advantaged sectors. Conclusions The interactive online mapping of the two indexes and statistical analysis of the results are beneficial to the professionals working in several fields such as risk monitoring, management of zoning, licensing and gambling distribution, prevention and treatment services. The method and the associated tools can be adapted to address the problem of increased accessibility to other unhealthy products in vulnerable neighborhoods. Key messages Two innovative ecological indexes show that increased accessibility to gambling correlates with a higher vulnerability to gambling in many Quebec regions. The online interactive map on gambling exposure and vulnerability provides reliable criteria to municipal, regional and governmental bodies for a safer distribution of gambling offer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,087 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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