How do academics, regulators, and treatment providers think that safer gambling messages can be improved?
Notice bibliographique
Résumé
Safer gambling messages are a common public health intervention for gambling, and yet there is little evidence to support the variety of messages that are in widespread use. This paper thematically analysed the perspectives of 21 participants ⎼ including academics, regulators and treatment providers ⎼ regarding the design characteristics of safer-gambling messages with the goal to improve on those already being used. The focus groups were semi-structured and discussed exemplar messages based on five areas of previous gambling research: teaching safer gambling practices, correcting gambling misperceptions, boosting conscious decision making, norm-based messages, and emotional messages. Five themes were supported by the three focus groups, including that messages: may be insufficient to change behaviour; should respect the diversity amongst gamblers; should not contribute to gambling stigma; should provide norm-based information thoughtfully; and should trigger only positive and not negative emotions. These findings can be useful in developing messages that are based on themes endorsed by experts as being relevant to the design of effective safer-gambling messages. Generating a pool of messages that are evidence based is likely to improve on current messages, thus serving as a useful public health tool for promoting safer-gambling involvement.
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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 | 0,044 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».