Gambling in retirement. Perspectives of problem and non-problem female gamblers in terms of awareness of risk and consequences
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Due to the negative connotations of gambling in Poland and the specific roles assigned to older women, we were interested in how they perceive their involvement in gambling, whether they perceive the inherent risks and how this perception differs depending on the intensity of problem gambling. Material and methods:A qualitative study was conducted among 34 retired problem and non-problem female gamblers.In-depth interviews were conducted with the women, which were then subjected to thematic analysis. StreszczenieWprowadzenie: Negatywne konotacje pojęcia hazardzista w Polsce oraz określone role przypisywane starszym kobietom skłaniają do zainteresowania się tym, w jaki sposób postrzegają one uprawianie przez siebie hazardu, czy zauważają związane z tym zagrożenia oraz jak to postrzeganie jest zróżnicowane w zależności od nasilenia problemowego uprawiania hazardu.Materiał i metody: Przeprowadzono badania jakościowe wśród 34 emerytowanych kobiet z zaburzeniem i bez zaburzenia uprawiania hazardu.Wykorzystano metodę wywiadu pogłębionego, a uzyskany materiał poddano analizie tematycznej.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».