Young women's engagement with gambling: A critical qualitative inquiry of risk conceptualisations and motivations to gamble
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Younger women's engagement with gambling has changed over recent decades due to a range of socio-cultural, environmental and commercial factors. However, younger women's distinct lived experiences with gambling have rarely been considered. The following critical qualitative inquiry explored factors that influenced younger women's engagement with gambling and their perceptions of gambling risks. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 41 Australian women aged 18-40 years. Participants were asked questions relating to their reasons for gambling, and the perceived risks associated with gambling. Reflexive thematic analysis was used to interpret the data. RESULTS: Five themes were constructed from the data. First, women reported that they gambled to escape their everyday lives, with some women reporting gambling within their own homes. Second, women reported gambling for financial reasons, particularly to change their life circumstances and outcomes. Third, gambling was used by women as a way to connect with social network members. Fourth, gambling was an incidental activity that was an extension of non-gambling leisure activities. Finally, lower risk perceptions of participants' own gambling risk contributed to their engagement and continuation of gambling. CONCLUSION: Public health and health promotion initiatives should recognise that young women's gambling practices are diverse, and address the full range of socio-cultural, environmental and commercial factors that may influence younger women's engagement with gambling.
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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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».