Cash outs during in-play sports betting: Who, why, and what it reveals
Notice bibliographique
Résumé
Cashing out is a popular feature of modern 'in-play' sports betting that allows sports bettors to withdraw a bet before the sporting event on which the bet was placed is finalized. Previous studies have shown that use of the cash out feature is positively related to problem gambling symptomatology. However, little is known about demographic and psychological characteristics of in-play sports bettors who use the cash out feature, or their motivations for use. To fill this knowledge gap, we recruited 224 adults (18 + years) from Ontario who engaged in in-play sports betting in the past three months. Participants completed self-report measures of psychological and gambling-related variables. Participants also provided qualitative responses for their motivations for using the cash out feature. Approximately half (51.8 %) of the participants reported using the cash out feature. No statistically significant demographic differences were found between participants who used and did not use the cash out feature. Participants who used the feature (compared to those who did not) reported higher problematic alcohol and cannabis use, feelings of depression, anxiety, and stress, and were motivated to gamble to make money. The primary reasons for cashing out were to access money immediately, to cut losses, and because cashing out felt like a less risky option. The current findings shed light on underlying psychological vulnerabilities associated with individuals who use the cash out feature, which can inform initiatives to reduce the harms associated with this popular feature of sports betting.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».