Gambling in Canada During the Pandemic: 6 Months After the National COVID Lockdown
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: To investigate the impact of the coronavirus disease (COVID) pandemic on gambling and problem gambling in Canada. Method: A stratified national cohort of regular gamblers (n=2790) completed a comprehensive online questionnaire 6 months before the onset of the pandemic (baseline; August-November 2019), during the nation-wide lockdown (May-June 2020), and 6 months after the lockdown (December 2020). Results: Significant decreases in gambling frequency, time spent in gambling sessions, money spent, and the number of game types played occurred during lockdown followed by significant increases in all of these same measures postlockdown. However, the level of postlockdown gambling behavior was still significantly lower than prepandemic baseline levels. A significant shift to online gambling was also observed during the lockdown, which persisted postlockdown. Problem gambling scores also declined during the lockdown, with no significant change in these scores postlockdown. Consistent with previous literature, it was found that a higher level of gambling engagement, online gambling participation, and known biopsychosocial factors (family history of problem gambling, gambling fallacies, substance use, male sex, mood disorder) were predictors of problem gambling at postlockdown. COVID-specific factors predictive of problem gambling postlockdown were the presence of negative COVID-related health impacts and increased levels of social interaction and leisure time. Conclusions: The COVID-related lockdowns have resulted in lower levels of gambling and problem gambling symptomatology as well as increased online gambling in Canada that have persisted to some extent 6 months postlockdown. Future studies are necessary to ascertain whether these represent permanent or temporary changes. Objectif: Étudier l’impact de la pandémie de COVID sur le jeu et les problèmes reliés aux jeux d’argent au Canada. Méthode: Une cohorte nationale stratifiée de joueurs réguliers (N=2790) a rempli un questionnaire complet en ligne six mois avant le début de la pandémie (base de référence; août-novembre 2019), pendant le confinement national (mai-juin 2020) et six-mois après le confinement (décembre 2020). Résultats: Une diminution significative de la fréquence de jeu, du temps passé en sessions de jeu, de l’argent dépensé, et du nombre de types de jeux joués s’est produit pendant le confinement, suivi d’une augmentation significative de ces mêmes nombres après le confinement. Cependant, le niveau de comportement de jeu après le confinement était toujours significativement inférieur aux niveaux de référence pré-pandémiques. Un changement significatif vers le jeu en ligne a également été observé pendant le confinement, qui a persisté après le confinement. Les indicateurs de jeu problématique ont également diminué pendant le confinement, sans changement significatif dans des résultats après le confinement. Conformément à la littérature précédente, il a été constaté qu’un niveau plus élevé d’implication dans le jeu, de participation au jeu en ligne et de facteurs biopsychosociaux connus (antécédents familiaux de jeu problématique, sophisme du joueur, consommation de substances, sexe masculin, trouble de l’humeur) sont de bons indices de problèmes de jeu après le confinement. Les facteurs prédictifs spécifiques au COVID pour les problèmes de jeu après le confinement étaient la présence d’effets négatifs sur santé liés à la COVID, une fréquence accrue d’interaction sociale et de temps de loisir. Conclusions: Les mesures d’isolement liés à la COVID ont entraîné une baisse des niveaux de jeu et la symptomatologie du jeu problématique ainsi que l’augmentation du jeu en ligne au Canada qui ont persisté dans une certaine mesure 6 mois après le confinement. Des études futures serons nécessaires pour déterminer si ces changements sont permanents ou temporaires.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».