Testing the acceptability and feasibility of the lower-risk gambling guidelines in Finland
Notice bibliographique
Résumé
Background: The lower risk gambling guidelines (LRGG) represent an evidence-based collaborative effort to provide clear advice to people on the limits of safe gambling consumption. The guidelines are as follows: 1) Gamble no more than 1% of household income per month; and 2) Gamble no more than 4 days per month; and 3) Avoid regularly gambling at more than 2 types of games. Methods: In an online survey study (N = 778), we evaluated the feasibility and acceptability of the LRGG among different subpopulations in Finland. Results: We found that the guidelines were generally evaluated positively as understandable, sensible, clear, and "just right" in terms of their content. There were some notable differences between subpopulations: Individuals who were at risk of gambling problems evaluated the LRGG more negatively than others, while professionals working in the field of gambling prevention were the most optimistic about the guidelines. Thus, increased level of potentially harmful gambling engagement was linked with a somewhat more pessimistic attitude towards the guidelines. On the other hand, those who had not gambled in the past year viewed the guidelines as too permissive compared with those who had gambled, or those working in gambling prevention. Discussion: Overall, our results show clear differences of opinion between the various subpopulations, which appear to be associated with the individuals' level and nature of gambling experience. We conclude that the LRGG can likely be adopted into wider use in Finland.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».