Dispositional and contextual correlates of in-play sports betting and related harms: A 2-week ecological momentary assessment study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In-play betting is a novel form of sports betting that allows players to make continuous bets during a game. The present study examined the dispositional and contextual correlates of in-play sports betting and related harms. METHOD: = 41.02) who engaged in in-play betting. Participants first completed an online questionnaire including measures of problem gambling severity, childhood trauma, impulsivity, and emotion dysregulation. Participants then completed a 14-day ecological momentary assessment (EMA) study involving completing brief surveys twice per day. EMA surveys assessed in-play betting behaviors, motives, contexts, and harms. RESULTS: A total of 1,365 EMA surveys were completed, of which 32.89% involved placing at least one in-play bet. A total of 77 (91.67%) participants placed at least one in-play bet during the study period. Participants reported greater in-play betting involvement (the number of bets placed, money spent) and an increased likelihood of experiencing in-play betting-related financial and relationship harms when using substances while betting and when motivated to place in-play bets by an interest in sports or to "be in the game." Participants, who used substances during a greater proportion of in-play betting occasions, who more frequently endorsed coping motives for in-play betting, and who exhibited elevated problem gambling severity, reported greater in-play betting involvement and the likelihood of experiencing in-play betting-related harms overall. CONCLUSIONS: Responsible gambling initiatives targeting contextual risk factors, such as using alcohol and cannabis while in-play betting, may help to reduce the intensity of in-play betting and its associated harms. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».