“All you’ve got to do is stop”: A Qualitative Examination of Gambling Stigma and Discrimination from the Perspective of Lived Experience
Notice bibliographique
Résumé
People with lived experience have drawn attention to gambling stigma as a harm in itself, justifying discrimination and exacerbating other harms. The gambling establishment’s response has reproduced individual responsibility by reducing stigma to a barrier to help-seeking. More recently, adapting to critiques of individual responsibility, the gambling establishment has expanded the issue to one of services and society. This paper identifies the structural dynamics that drive gambling stigma and discrimination from the perspective of lived experience. Semi-structured interviews were conducted with adults in Great Britain who had experienced gambling harm (n = 40). Several key themes were identified: (1) Harmless fun and individual responsibility; (2) Comparison with substance use; (3) The role of money; (4) Lack of parity in government policy; (5) Stereotypes of “typical” gamblers. The findings show the fundamental driver of stigma is the way commercial gambling functions and is enabled to function by the state, thus perpetuating the very conditions producing stigma in the first place. Stigma-reduction strategies that focus on changing individual behaviour or public information campaigns that tell people to get help early are insufficient: they are just another version of “responsible gambling,” where the individual is expected to do everything. Change requires addressing the unique features of gambling harm, stigma and discrimination, and the position the U.K. government allows commercial gambling to occupy.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,021 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».