Onshore and offshore gambling among indebted individuals in bank transaction data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background Offshore gambling is connected to elevated levels of gambling consumption, problems, and harm. This study investigates whether and how offshore gambling is associated with indebtedness.Method We investigate the association between indebtedness and offshore gambling using banking data (N = 23,231) collected between 2018 and 2021 by a Finnish debt consolidation service. The analysis focuses on gambling consumption and unsecured loans amongst those who gamble onshore only, those who gamble offshore only, and those who gamble both onshore and offshore. We categorized all transactions to the Finnish gambling monopoly as onshore and all transactions to other providers or using payment intermediaries as offshore. We employed descriptive statistics, testing significance using Mann–Whitney U test and Kruskal–Wallis test and applied quantile regression with tests of equality of distinct slopes.Results Offshore gambling made up 96% of deposits in euros. Sixty-nine percent of all money deposited to offshore providers used payment intermediaries. When the gambled product could be identified, 77% of deposits were made to online casino websites. Offshore gambling was associated with higher levels of gambling consumption and gambling losses than onshore gambling. However, those who gambled both onshore and offshore had even higher levels of gambling consumption and unsecured debt than those gambling offshore only. The association between unsecured loans and gambling deposits is confirmed in quantile regressions, particularly amongst those with the highest consumption.Conclusions Online gambling in all forms is connected to financial hardship. Tighter regulatory controls are needed on online gambling markets and payday loan industries to protect public health.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle