Student Gambling: Involvement and Prevalence of Problem Gambling among Sports Bettors of the University of Cape Coast, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Problem gambling refers to the adverse effects on the gambler, on other individuals, his/her social life or even on the community as a result of the individual’s excessive gambling behaviour. Hence, the purpose of this study was to investigate the involvement, prevalence and counselling implication of problem gambling among student sports bettors of the University of Cape Coast. The study explored the various sub-types of gambling that students are involved in and are prevalent in the University. The Pathways Model of Blaszczynski and Nower was used in identifying subtypes of problem gamblers. A descriptive survey design was adopted for the study. A sample size of 351 was used from four colleges of the University of Cape Coast. The researchers further used disproportionate stratified sampling technique to draw from each college the number required for the study. The Canadian Problem Gambling Index on a whole recorded Cronbach alpha value of .81. Means, standard deviation and percentages were used in the data analysis. It was found that non-problem gamblers and problem gamblers were most prevalent among the sub-types. Also, students were found to involve in gambling mostly twice or more in a week. On timely basis, 25mins or more were spent on sports betting. It was recommended among other things that a proposed ‘Gaming Research Unit’ under the auspices of the Department of Education and Psychology, should be set up to ensure the screening of students who are low-risk, moderate-risk or problem gambler and referred them for guidance and counselling and also organise gambling educational programmes and awareness seminars in the University of Cape Coast. Keywords: Problem Gambling, Sports bettors, Prevalence, Student gambling, Involvement DOI: 10.7176/JEP/14-5-01 Publication date: February 28 th 2023
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».