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Enregistrement W4413002337 · doi:10.1186/s12954-025-01265-1

A portrait of online gambling: a look at a transformation amid a pandemic

2025· article· en· W4413002337 sur OpenAlexafffundabout
Sylvia Kairouz, Annie-Claude Savard, W. Spencer Murch, Mervyn Dixon, Nadine Blanchette-Martin, Magaly Brodeur, Sophie Dauphinais, Francine Ferland, Denis Hamel, Magali Dufour, Martin French, Eva Monson, Valérie Van Mourik, Adèle Morvannou

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à MontréalCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheUniversité LavalConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésPandemicHealth psychologyPopulationPsychologyPublic healthCurfewContext (archaeology)Sample (material)DeclarationSocial psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyDemographyMedicinePolitical scienceGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic brought about an extraordinary societal context in which the gambling offer was modified to meet public health measures intended to curb viral transmission. With many land-based gambling venues being forced to close, gambling opportunities were left almost exclusively to the online domain, thus possibly instigating changes in the population's online gambling habits. Using a sequential mixed methods design, this study aimed to (1) investigate the self-reported changes in gambling habits of adults in the province of Québec (Canada) following the declaration of the COVID-19 pandemic and ensuing public health responses, and (2) report on their lived experiences of these changes during the first year of the pandemic. METHOD: A population survey was conducted with a representative sample of 4,676 online gamblers residing in the province of Québec, which was selected through random digit dialing for telephone interviews and from a web panel. From the initial sample, 96 online gamblers were recruited for in-depth semi-structured interviews inquiring about their gambling experiences during the first year of the pandemic. RESULTS: The prevalence of online gambling was estimated at 15.6-20.3% of Québec's population in 2021, among which 5.6% gambled online for the first time during the pandemic, which represented a substantial addition to the 14.7% of people who gambled online both before and during the pandemic. Only 1.4% of people quit online gambling during the pandemic. The impact of the pandemic was similar for frequency, expenditure, and time spent on various online gambling activities, with day trading having increased most during the pandemic. Seeking to earn money was one of several motivations endorsed by participants who had begun or increased online gambling practices during the first year of the pandemic. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic clearly revealed a significant increase in online gambling practices when changes in the gambling landscape and in daily life occurred due to the health crisis. This calls for a greater attention to the need for comprehensive regulatory measures and a support system for online gambling in a context of a steadily increasing lucrative market.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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