Electronic gaming machine accessibility and gambling problems: A natural policy experiment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Electronic gaming machines (EGMs) are one of the most harmful forms of gambling at an individual level. It is unclear whether restriction of EGM functions and accessibility results in meaningful reductions in population-level gambling harm. Methods: A natural policy experiment using a large (N = 15,000) national dataset weighted to standard population variables was employed to compare estimates of gambling problems between Australian residents in Western Australia (WA), where EGMs are restricted to one venue and have different structural features, to residents in other Australian jurisdictions where EGMs are widely accessible in casinos, hotels and clubs. Accessibility of other gambling forms is similar across jurisdictions. Results: Gambling participation was higher in WA, but EGM participation was approximately half that of the rest of Australia. Aggregate gambling problems and harm were about one-third lower in WA, and self-reported attribution of harm from EGMs by gamblers and affected others was 2.7× and 4× lower, respectively. Mediation analyses found that less frequent EGM use in WA accounted for the vast majority of the discrepancy in gambling problems (indirect path = -0.055, 95% CI -0.071; -0.038). Moderation analyses found that EGMs are the form most strongly associated with problems, and the strength of this relationship did not differ significantly across jurisdictions. Discussion: Lower harm from gambling in WA is attributable to restricted accessibility of EGMs, rather than different structural features. There appears to be little transfer of problems to other gambling forms. These results suggest that restricting the accessibility of EGMs substantially reduces gambling harm.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».