Sports betting and eSports betting: Same risk factors?
Notice bibliographique
Résumé
Various events in recent years have probably had a significant influence on gambling habits. From the pandemic with its many confinements to the amendment of the Sports Betting Act (S.C. 2021, c.20) which came into effect in 2021, the gambling environment in Canada has changed. While early studies point to an increase in gambling patterns during the COVID, what about more specific and lesser known groups such as those betting on eSports and those betting on sports? This study is part of a longitudinal e-Gaming study in which nearly 4,000 participants from a web panel completed an online questionnaire. Among the 550 sports bettors, 35.1% increased their gambling frequency during the pandemic, 37.4% increased their spending and 41.1% increased the time spent on sports betting. For their part, among the 303 eSports bettors, 49.3% increased their spending and 51.1% increased the time and frequency of these bets during the pandemic. In addition, 51.5% of eSports bettors have an PGSI score that classifies them as problem gamblers (8+) compared to 30.7% of sports bettors. This presentation will further explore the risk factors for these two groups in order to inform preventive interventions for these relatively unknown groups.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».