The adaptation to COVID-19 by problem gambling and mental health treatment providers in Canada: a brief report.
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the Covid-19 pandemic, online gambling venues remained accessible while treatment services were met with constraints. Mental health service providers needed to adapt quickly to continue supporting clients. This exploratory study examined the experiences of problem gambling counsellors and other treatment professionals who worked throughout the Covid-19 pandemic in terms of (1) how they were impacted by the pandemic, (2) about how they adapted to the pandemic, and (3) their training needs in order to be better prepared for future pandemics. Method: Counsellors in Canada were surveyed using closedand open-ended questions. The study was conducted in two waves, one in May to July 2021 in the middle of the pandemic, and the second from April to June 2022 as many public health restrictions were being removed and the casinos were being reopened. Results: The results indicated increases in counsellor distress during the pandemic. In addition, the counsellors also reported increased stress in their clients. The participants reported a shift towards phone and online treatment during the pandemic but also expressed a need for additional training on remote counselling methods. The counsellors reported concerns over technological issues, privacy issues and problems with keeping clients engaged. There were also concerns regarding populations who do may not have access to technology such as homeless people and seniors. Conclusions: There is a need for research to define best practices for remote methods of counselling.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».