MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3200397168 · doi:10.4309/jgi.2021.48.6

Revenue Associated With Gambling-Related Harm as a Putative Indicator for Social Responsibility: Results From the Swiss Health Survey

2021· article· en· W3200397168 sur OpenAlexvenueno aff
Émilien Jeannot, Jean Michel Costes, Cheryl Dickson, Olivier Simon

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre Hospitalier Universitaire Vaudois
Mots-clésHarmRevenuePsychologyMental healthPsychiatrySocial psychologyBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gambling behaviours represent a significant social and economic cost and an important public health problem. A putative index for monitoring gambling-related harm is a concentration of spending indicator that reports the proportion of gambling revenue derived from problem gambling. Using this indicator, we aimed to provide a first estimate of the proportion of gambling revenue associated with gambling-related harm in Switzerland according to the Swiss Health Survey. Data were obtained from the Swiss Health Survey 2017. The National Opinion Research Centre Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders – Loss of Control, Lying and Preoccupation (NODS-CLiP) screening tool was used as part of the questionnaire, and the study findings were evaluated to determine the prevalence of gambling-related harm. Self-reported spending on terrestrial and online gambling (including gaming tables, electronic gaming machines, lotteries, sports betting) during the past 12 months was then used to calculate the portion of gambling revenue derived from players experiencing harm. A total of 12,191 respondents were included. Gambling-related harm was reported by 3.10% of our sample, according to NODS-CLiP criteria. The findings showed that although 52% of people experiencing harm spend less than 100 francs per month on gambling, 31.3% of total spending is attributable to gambling-related harm. In addition to pre-existing national prevalence studies, data on spending should be made readily available by gambling operators and regulators, in keeping with their regulatory obligations. The revenue structure, according to gambling type, should also be provided, including data from third-party gambling operators. In an interdisciplinary effort to improve public health and consumer protection, organized national structural prevention measures should be developed and evaluated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,137 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Gambling IssuesMême sujetGambling Behavior and TreatmentsTravaux en français237 207