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Enregistrement W4399433147 · doi:10.1080/14459795.2024.2339333

Awareness and impact of casino responsible gambling/harm minimization measures among Canadian electronic gaming machine players

2024· article· en· W4399433147 sur OpenAlexafffundabout
Darren R. Christensen, Amanda Roberts, Robert J. Williams, Youssef Allami, Yale D. Belanger, Carrie A. Shaw, Nady el‐Guebaly, David C. Hodgins, Daniel S. McGrath, Fiona Nicoll, Garry J. Smith, Rhys Stevens

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesAlberta Gambling Research Institute, University of Calgary
Mots-clésHarmAdvertisingPsychologyInternet privacyBusinessComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,338 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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