Players’ perceptions of, and engagement with, the GameSense responsible gambling program in Massachusetts casinos
Notice bibliographique
Résumé
Given the risk and prevalence of excessive gambling, stakeholders have developed educational resources and tools to promote responsible gambling (RG) and minimize gambling-related harms. However, the effectiveness of such programs relies on players’ awareness of, and their engagement with, such programming. This research investigated factors that influence player engagement with the GameSense RG program. We surveyed 1109 regular players across three casinos in Massachusetts where GameSense is used. We found that most players (73.1%) were aware of GameSense and that 17.6% had engaged with the program. In terms of reasons for visiting a Center, Latent Class Analysis revealed two distinct classes: ’Information Seekers’ and ”Curiosity and Swag Inspired’. As for those who had yet to visit a Center, three classes emerged: ‘Invitation Responsive’, ‘Self-Assured Non-Believers’, and ‘Self-Assured’. Although GameSense is for the broad spectrum of gamblers, we found that players who engaged in more RG behaviors were less likely to engage with the program. The results suggest encouraging all players to engage with GameSense may be a challenge. Efforts are needed to increase awareness and engagement of the program across the broad spectrum of gamblers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».