Safer gambling and consumer protection failings among 40 frequently visited cryptocurrency-based online gambling operators.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Online gambling has increased the accessibility and range of gambling products available to people all over the world. This trend has been particularly noticeable in the United Kingdom. Cryptocurrency-based gambling is a new, largely unregulated, way to gamble online, which uses mostly anonymous blockchain-based technologies, such as Bitcoin. The present research investigated consumer protection features of 40 frequently visited and U.K.-accessible cryptocurrency-based online gambling operators. METHOD: A content analysis was performed by visiting all 40 cryptocurrency-based online operators and recording their safer gambling and consumer protection practices. Coded features included aspects of the sign-up process, features of any safer gambling pages, customer support practices, and Identity verification. RESULTS: Results revealed significant failings in the account registration process; none of the operators verified the identity of new users, and 35% required only an email or no personal information for sign-up. Overall, 37.5% of operators offered no safer gambling tools and a further 20% offered only one. Additionally, 64.7% of operators continued to email promotional material after being informed of a user's impaired control when gambling. Less than half of the analyzed operators held a valid license (47.5%), and none of the operators with an available deposit page required identity verification before enabling deposits. CONCLUSIONS: These results highlight the potential risks for young and vulnerable individuals, especially when a lack of identity verification is paired with the inherent anonymity of cryptocurrencies. Furthermore, it emphasizes the need for greater policy and research attention toward cryptocurrency-based online gambling. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».