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Enregistrement W4414751829 · doi:10.1556/2006.2025.00072

Research priorities in gambling: Findings of a large-scale expert study

2025· article· en· W4414751829 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Behavioral Addictions · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos IIIMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean Commission
Mots-clésMEDLINEResearch methodologyData collectionResearch design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: While gambling is a growing public health concern, research resources are limited, and no guidance is available to prioritise research. This study aimed to identify priorities for gambling research on a global scale using a systematic, transparent, and democratic methodology to inform researchers and other stakeholders. Methods: Leading gambling researchers were invited to list gambling-related research questions that can contribute to strengthening evidence-based policy, prevention, and effective early intervention and treatment of problem gambling. Suggestions were consolidated into research options and evaluated against six criteria (Answerability, Feasibility, Effectiveness, Impact on equity and an additional two based on the category of research options: Novelty and Relevance for description-type, Potential for burden reduction and Deliverability for intervention-related options). Stakeholders (n = 14) assigned relative weights to each criterion, and options were ranked according to their weighted research priority scores. Results: With input from 46.9% of eligible researchers (n = 307) from 35 countries, 1,361 questions were consolidated into 102 options. Evaluations showed strong agreement between experts, and the top 25 priorities were identified. The results highlight the need for further knowledge about the epidemiology, etiology, and consequences of problem gambling. Top-priority topics indicate the importance of focusing on vulnerable and minority groups, youth, significant others, technological innovations, advertisements, the convergence of gaming and gambling, and co-occurring conditions. Evaluating and tailoring existing measures were prioritised more highly than new interventions, and identifying factors underlying treatment seeking, drop-out and relapse was also considered a priority. Conclusions: This initiative successfully involved the global research community in identifying gambling research priorities. The results provide information for researchers and other stakeholders for future projects and funding.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,308 · 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