An Exploratory Study of the Relationship Between Financial Well-Being and Changes in Reported Gambling Behaviour During the COVID-19 Shutdown in Australia
Notice bibliographique
Résumé
A change in someone’s financial situation, such as a windfall gain or increased financial stress, can affect the way that they gamble. The aim of this paper was to explore the relationship between financial well-being and changes in gambling behaviour during the coronavirus 2019 (COVID-19) shutdown. Australian past-year gamblers (N = 764; 85% male) completed an online cross-sectional survey in May 2020. Participants retrospectively reported monthly gambling participation before and after the COVID-19 shutdown, as well as their financial well-being, experience of COVID-related financial hardship, problem gambling severity, and psychological distress. Financial well-being showed strong negative associations with problem gambling and psychological distress. Neither financial well-being nor the interaction between financial well-being and problem gambling severity showed consistent evidence for predicting changes in gambling participation during the shutdown in this sample. This study provides preliminary evidence that self-reported financial well-being has a strong negative association with gambling problems but is not related to gambling participation. Future studies should link objective measures of financial well-being from bank transaction data with survey measures of problem gambling severity and experience of gambling-related harm.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».