Gambling marketing in Finland: Experiences of exposure and regulation among Finnish individuals who gamble regularly
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Gambling marketing can increase intentions to gamble, gambling consumption and gambling harms. In Finland, a substantial part of the population is at risk of gambling problems. Currently, the Finnish gambling marketing environment is changing: public health concerns have resulted in recent restrictions in gambling marketing as well as other measures to reduce gambling harm. However, the upcoming licensing system will soon significantly increase the availability and visibility of gambling by liberalising regulations. This study focuses on exposure to marketing and opinions on marketing regulations in a country with a changing regulatory landscape. Methods: This study presents results of an online survey ( N =132) amongst Finnish individuals who gamble regularly, focusing on perceptions and experiences with gambling marketing. The quantitative data are analysed using cross-tabulation and bivariate correlations, and the qualitative data by using thematic content analysis. Results: Despite recent marketing restrictions, participants were widely exposed to and identified various forms of marketing by both the monopoly and offshore operators. Marketing by offshore providers was described as widespread and aggressive. The monopoly operator actively leveraged public health messaging as a form of marketing. Of the participants, 60.5% indicated wanting stricter marketing regulations or a blanket ban on gambling marketing. Conclusions: Gambling marketing is ubiquitous in Finland. Those who gamble are widely exposed to different forms of marketing from both the monopoly and offshore providers. The upcoming licensing system is likely to further increase the visibility of marketing. Many consumers prefer stricter regulation owing to public health concerns.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».