Problematic gambling among the LGBTQIA2S + population in Canada: A quantitative study
Notice bibliographique
Résumé
• Pan-Canadian study examining the habits of LGBTQIA2S + gamblers and factors associated with problematic gambling among this population. • In total, 19.6% of individuals presented with problematic gambling • Factors associated with problematic gambling included gambling frequency and type, engaging in other problematic behaviors, and poor mental health. • Increasing age, White ethnicity, higher household income, and pansexual or queer orientations were inversely correlated with problematic gambling. LGBTQIA2S + populations are believed to be at higher risk of problem gambling due to their elevated rates of mental disorders and substance abuse compared to heterosexual and cisgender populations. However, little is known about these populations regarding their gambling practices in the Canadian context. We conducted an online survey among Canadian residents 18 years or older who self-identify as sexually and gender-diverse (i.e., LGBTQIA2S + ) and have gambled at least once in the preceding year ( N = 1,519). We used descriptive analysis to portray the sample’s gambling habits and a logistic regression model to identify potential factors associated with moderate-to-high-risk gambling. The prevalence of problematic gambling among our sample was 19.6%. This proportion did not vary according to sex or gender identity. Simultaneously, there was a negative relationship between age group and problematic gambling, and a positive relationship existed with gambling involvement. Logistic regression showed factors associated with higher odds of problematic gambling, including gambling frequency, gambling on slot machines, video lottery machines or poker, presenting other behavioral addictions, and poor mental health. Increasing age, identifying with White ethnicity, higher household income, and identifying as pansexual or queer were inversely correlated factors. Sociodemographic factors associated with problematic gambling likely have complex underlying relationships that merit further research. Gambling formats with faster reward responses presented the highest prevalence of problematic gambling. Further analysis by identity subgroups, and research on their experiences with gambling harm, health and social services, and discrimination could provide insight into the needs and challenges of this population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».