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Enregistrement W4389244415 · doi:10.1080/16066359.2023.2284204

Women who gamble online: a scoping review

2023· review· en· W4389244415 sur OpenAlexaff
Emily Fillion, Eva Monson, Christine Loignon, Adèle Morvannou

Notice bibliographique

RevueAddiction Research & Theory · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyInternet privacyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Online gambling is becoming ever-more prevalent. With research beginning to document that women are increasing their online gambling presence, there is a need to consolidate the evidence base to date with a view to better understand women’s specific experiences when gambling online. A scoping review was conducted to map and identify the existing literature surrounding women and their online gambling experiences and practices. Of 1235 articles found within eight databases, 13 were included based on their interest in women’s online gambling behavior. The review demonstrated the scarcity and uniqueness surrounding women’s experiences with online gambling, which is continuously increasing, and women are showing a preference for online casino games. Women live unique online gambling experiences, such that internal motivators (i.e. safety and anonymity) and external motivators (i.e. play for free) were identified among the variety of reasons that bring women to online gambling, in addition to the feelings of shame and guilt that women feel when gambling online. The results of this review highlight the many areas of gambling studies related to women that need more research investment, such as reducing the homogeneity of samples and online gambling activities, and prevention programming. Specifically, the current work suggests that treating women online gamblers as a homogeneous group does not allow us to understand the diversity of experiences when it comes to different women as well as different online gambling activities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,021

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.

Tête enseignante Opus0,536
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,070 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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