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Enregistrement W4403170493 · doi:10.29173/cgs172

Characteristics and Experiences of Employees who Gamble at Work

2024· article· en· W4403170493 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rebecca Hudson Breen, Daniel O’Brien, James P Sanders

Notice bibliographique

RevueCritical Gambling Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Gambling Research Institute, University of Calgary
Mots-clésWork (physics)BusinessPsychologyLabour economicsMarketingEngineeringEconomicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given that little is currently known about gambling in the workplace, we conducted a mixed-methods study to describe the characteristics and experiences of people who gamble at work. We administered a Canada-wide online survey (n = 2,000) of adults who 1) gamble, 2) are currently employed full-time, and 3) have internet access at work. A descriptive analysis of quantitative survey data showed that individuals who gamble at work had lower job satisfaction and higher rates of problem gambling compared to those who do not. Among those who gamble at work, we quantitatively described the types of gambling, the consequences experienced, and the motivations for gambling. Qualitative interviews were conducted with 18 individuals who met the criteria for problem gambling and who gamble at work. Data were integrated to provide a richer description of the experiences of those who gamble at work, including their motivations, the role of work–life satisfaction, and the dynamic influence of work as a social context. Motivations for workplace gambling included excitement, social connection, avoidance, and coping with stress or emotions. The results highlight the importance of understanding the varied motivations of individuals who gamble at work, and the role of work experiences in shaping meaning regarding gambling behaviours.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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