Gambling and Problem Gambling in Canada in 2018: Prevalence and Changes Since 2002
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to provide an updated profile of gambling and problem gambling in Canada and to examine how the rates and pattern of participation compare to 2002. METHOD: An assessment of gambling and problem gambling was included in the 2018 Canadian Community Health Survey and administered to 24,982 individuals aged 15 and older. The present analyses selected for adults (18+). RESULTS: A total of 66.2% of people reported engaging in some type of gambling in 2018, primarily lottery and/or raffle tickets, the only type in which the majority of Canadians participate. There are some significant interprovincial differences, with perhaps the most important one being the higher rate of electronic gambling machine (EGM) participation in Manitoba and Saskatchewan. The overall pattern of gambling in 2018 is very similar to 2002, although participation is generally much lower in 2018, particularly for EGMs and bingo. Only 0.6% of the population were identified as problem gamblers in 2018, with an additional 2.7% being at-risk gamblers. There is no significant interprovincial variation in problem gambling rates. The interprovincial pattern of problem gambling in 2018 is also very similar to what was found in 2002 with the main difference being a 45% decrease in the overall prevalence of problem gambling. CONCLUSIONS: Gambling and problem gambling have both decreased in Canada from 2002 to 2018 although the provincial patterns are quite similar between the 2 time periods. Several mechanisms have likely collectively contributed to these declines. Decreases have also been reported in several other Western countries in recent years and have occurred despite the expansion of legal gambling opportunities, suggesting a degree of inoculation or adaptation in large parts of the population.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».