Gambling and the COVID-19 pandemic in the province of Quebec (Canada): protocol for a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has major collateral impacts on mental health. Gambling is among the major public health issues that seems to have been transformed by the pandemic. In the province of Quebec in Canada, gambling is an important leisure activity. About two out of three adults are in Quebec gamble. The objective of this study is to draw a portrait of the impacts of the COVID-19 pandemic on gamblers and to learn more about their experiences during the pandemic in the province of Quebec. METHOD AND ANALYSIS: This study has a sequential explanatory mixed-method design in two phases. The first phase is a cross-sectional online survey with Quebec residents who are 18 years of age or older and have gambled at least once in the previous 12 months. The second phase will be a qualitative study. Semistructured interviews will be conducted with gamblers, family members, addiction counsellors and state representatives selected through purposing sampling. ETHICS AND DISSEMINATION: This study is one of the first mixed-methods studies on the impacts of the COVID-19 pandemic on gambling. This study will generate new scientific knowledge on a worrisome public health issue, that is, gambling, and provide a better understanding of the experiences and gambling behaviours of gamblers during the pandemic. This study is funded by the Ministry of Health and Social Services of the Government of Quebec and was approved on 27 October 2020 by the Scientific and Research Ethics Committee of the CIUSSS de l'Estrie-CHUS. This is a 2-year study that will be completed in June 2022.
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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 | 0,055 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,012 |
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 ».