Awareness and impact of casino responsible gambling/harm minimization measures among Canadian electronic gaming machine players
Notice bibliographique
Résumé
Responsible Gambling/Harm Minimization (RG/HM) measures have the potential to reduce population level gambling harms. The present study examines Canadian casino electronic gaming machine (EGM) players’ (n = 2808) awareness of a selection of the available RG/HM measures, and the impact they believed these measures had on their gambling expenditure and enjoyment. The results showed that Canadian casino EGM players were generally aware of most of the measures, with this awareness being significantly higher among at-risk and problem/pathological gamblers. However, these measures had very little perceived impact on their gambling expenditure or enjoyment. Subsequent multivariate analyzes found that a) increased levels of overall awareness of RG/HM measures were related to male gender, younger age, and higher importance of gambling as a leisure activity; b) that decreased perceived expenditure from RG/HM measures were related to younger age, being an at-risk gambler, and the frequency of limit setting in the context of gambling play; and c) increased perceived enjoyment from RG/HM measures were related to lower household incomes. Messages targeted at Canadian casino EGM players who appear sensitive to the potential and actual harms of gambling, and messages relating to limit setting frequency in the context of gambling play, may impact gambling perceptions.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».