Grey Literature is a Necessary Facet in a Critical Approach to Gambling Research
Notice bibliographique
Résumé
Commercial gambling has seen massive global expansion in the past 25 years. It is a huge industry selling a risky form of entertainment: problem gambling is the only non- substance addiction recognized in the DSM-5, affecting an average of 2.3% of people in jurisdictions where prevalence data are available. Gambling also harms people who gamble below the clinical threshold of "problem gambling", as well as the friends, families and communities of people who gamble. Gambling harm is disproportionally felt by racialized peoples and people of lower socioeconomic status. As such, researchers and governments are increasingly viewing gambling as a public health issue. Gambling research is published in both the primary and grey literature, and the integrity of gambling research is a topic of increasingly heated debate. Bibliometric reviews have found that gambling research is heavily focused on the psychological and biological characteristics of people with problem gambling, with less emphasis on the gambling products themselves and how they are provided. While the gambling grey literature is recognized as valuable by the gambling research community, it has not yet been systematically assessed. In this paper we present the grey literature analysis portion of a pilot project to use a big data approach to produce a mapping review of gambling research from five nations: Australia, Canada, New Zealand, United Kingdom, and United States. For primary research publications on gambling, we performed systematized searches on the Scopus and Web of Science databases. For gambling grey literature, we retrieved all grey literature documents in the GREO International Gambling Research Evidence Centre. For the period of 2014-2018, the grey literature search yielded 360 reports, compared to 1292 articles in the primary literature search. The proportion of grey literature greatly varied by country, ranging from <10% in USA to nearly 50% in New Zealand. Content analysis revealed that the problems investigated in gambling grey literature are very different from the published literature: the top problems in the published literature were young gamblers and online gambling, whereas the top problems in the grey literature were the prevalence of problem gambling and the health and well-being of the public. This demonstrates that the grey literature is a vital piece of the puzzle to understanding this public health issue.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».