Problematic Online Betting Among Turkish Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Problematic online betting among adolescents has attracted considerable public attention internationally for the last two decades. Although the online betting prevalence rate in Turkey is unclear, some reports indicate that it could be more pervasive than is currently estimated. The aim of this study was to determine the prevalence of problematic online betting, common behaviors of youth related to betting, and to identify the effect of family on online betting among Turkish adolescents. We surveyed 6116 adolescents aged between 12 and 18 in Istanbul to determine if they are problematic Internet users for betting. Although 756 (12.4%) adolescents reported that they play online betting, only 176 adolescents (2.9%) were classified as problematic Internet users. Thus, we collected further data from those 176 adolescents, 14.8% of which were female. A significant positive correlation was found between Internet Addiction (IA) and duration of betting. Almost 61% of participants expressed that they prefer to be online because they do not have better things to do. Almost a quarter of the participants started online betting between 10 and 12 years of age. All participants know someone who bets online. In terms of frequency, these are friends, relatives, siblings, and parents, respectively. Although there is no relationship between family structure and IA among adolescents who are problematic users, participants who live in an unstable family have higher IA scores than participants who live in a stable family
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».