Who makes in-play bets? Investigating the demographics, psychological characteristics, and gambling-related harms of in-play sports bettors
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Sports betting has increased markedly in recent years, in part due to legislative changes and the introduction of novel forms of sports betting (e.g., in-play betting). Some evidence suggests that in-play betting is more harmful than other types of sports betting (i.e., traditional and single-event). However, existing research on in-play sports betting has been limited in scope. To address this gap, the present study examined the extent to which demographic, psychological, and gambling-related constructs (e.g., harms) are endorsed by in-play sports bettors relative to single-event and traditional sports bettors. Methods: Sports bettors (N = 920) aged 18+ from Ontario, Canada completed an online survey containing self-report measures of demographic, psychological, and gambling-related variables. Participants were classified as either in-play (n = 223), single-event (n = 533), or traditional bettors (n = 164) based on their sports betting engagement. Results: In-play sports bettors reported higher problem gambling severity, endorsed greater gambling-related harms across several domains, and reported greater mental health and substance use difficulties compared to single-event and traditional sports bettors. There were generally no differences between single-event and traditional sports bettors. Discussion: Results provide empirical support for the potential harms associated with in-play sports betting and inform our understanding of who may be at risk for increased harms associated with in-play betting. Conclusions: Findings may be important for the development of public health and responsible gambling initiatives to reduce the potential harms of in-play betting, particularly as many jurisdictions globally move towards legalization of sports betting.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle