Gamblers’ Perceptions of the Impact of the COVID-19 Pandemic on Their Gambling Behaviours: Analysis of Free-Text Responses Collected through a Cross-Sectional Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has brought drastic changes to the lives of a substantial portion of the world's population. Many stakeholders have expressed concern about the impact of the pandemic on gambling practices, which have historically increased during times of crisis. The purpose of this study was to provide a snapshot of the impact of the pandemic on gambling practices, focusing on the lived experiences of people who gamble. An online cross-sectional survey was conducted between 16 February and 15 March 2021. An open-ended question allowed the participants to describe in their own words the impact of the COVID-19 pandemic on their gambling practices. A qualitative analysis was conducted based on 724 responses to this question. Among the participants, 57% were problem gamblers, according to their Problem Gambling Severity Index score. Three themes were identified: (1) changes in gambling practices perceived by the respondents during the pandemic, (2) the impacts of these changes, and (3) the factors that influenced the changes in their gambling practices. A meaningful proportion of the sample of gamblers felt that their gambling practices had increased during the pandemic. Many of them did not report the deleterious effects of this increase, whereas others were devastated. Thus, variations in gambling practices during the pandemic must be interpreted with caution, as they may reflect a variety of realities.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».