Substitution behaviors among people who gamble during COVID-19 precipitated casino closures
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic triggered the closure of licensed casinos throughout the United States of America in March and April 2020. This study sought to examine how Americans who gamble responded to the COVID-19 lockdown, including migration to online gambling, and changes in substance use and use of other technologies. On 9 April 2020, we recruited an online sample of 424 Americans who gambled in the last three months via Amazon’s Mechanical Turk. Self-reported changes in online gambling and other addictive behaviors since the onset of COVID-19 and problem gambling severity were measured. Overall, online gambling decreased following the onset of COVID-19 casino closures, while alcohol, tobacco, and cannabis use increased. Among respondents who reported no online gambling involvement prior to COVID-19, 15% reported migrating to online gambling. These migrators had higher levels of problem gambling and lower income than respondents who had never gambled online. The response to COVID-19 is heterogeneous: the majority of people who gamble reported reducing their online gambling but increased their substance use. A minority of people who gamble substituted casino gambling with online gambling. Because these individuals are characterized by problem gambling symptoms and lower income, they may be considered a vulnerable group.
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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) | 0,001 | 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 ».