Canadian Lower Risk Gambling Guidelines: Investigating Feasibility of the Guidelines in a Finnish Cultural Context
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT At-risk and problem gambling is a significant public health concern globally, and it causes harm not only to the gamblers but also to their significant others as well as the society at large. This study evaluates the feasibility of the Lower-Risk Gambling Guidelines (LRGG), developed by the Canadian Centre of Substance Use and Addiction (CCSA), in a Finnish cultural context. The LRGG was developed to lessen the harms related to gambling in Canada, using gambling data from eight countries, including Finland. We use both qualitative and quantitative methods to find out whether the established guidelines of: 1) Gamble no more than 1 % of household income, and 2) Gamble no more than 4 days per month, and 3) Avoid regularly gambling at more than 2 types of games apply to the Finns as they are or do they need cultural modifications. We will present and discuss preliminary results of the quantitative online survey results (n = 500–800) and the qualitative focus group interviews (n = 44–70). IMPLICATIONS The goal of our study is to establish culturally sensitive safer gambling guidelines in Finland, which would help Finns to make informed decisions about their gambling. The guidelines also support the implementation of the programs aimed at reducing gambling-related harms and promoting public health. In addition, these programs can provide consistent evidence-informed advice about how to gamble in a lower-risk manner.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,020 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».