The social cost of gambling: A systematic review of impacts and a targeted review of costing studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gambling related harm is well established and documented. However, there is far less information regarding the appropriate way to conceptualise and quantify the costs of gambling in economic terms. This prompted a review of (a) the current state of knowledge regarding what aspects should feature in any accounting of gambling-related impact; and (b) specific projects that have attempted to implement such a costing. Methods: A systematic review of the literature included a search of 11 electronic databases for publications on gambling-related harm and quantification of gambling costs published between 2010 and February 2016 (inclusive) written in English. A targeted review of the grey literature used websites and an unlimited time frame to identify attempts to quantify gambling costs. Both the systematic and targeted reviews involved a narrative synthesis of the publications. Results: Twenty-five of the 173 peer-reviewed publications found in the systematic literature search met the inclusion criteria for measuring the impact of gambling related harms and were reviewed by impact level: individual, affected others, and community. Three Australian and 1 Canadian report found in the targeted literature review quantified the costs of gambling. Conclusions: This study revealed there is a need for a standardised comprehensive methodology for identifying and measuring the costs of gambling. In particular, attention should be focused on how best to quantify and measure the extent and experience of gambling related harm in order to provide an accurate economic estimate. This will allow for comparisons between populations and inform policy on minimising gambling related-harm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».