La prévention des problèmes de jeu de hasard et d’argent chez les jeunes
Notice bibliographique
Résumé
La littérature concernant les jeux de hasard et d’argent ainsi que la présence de problèmes de jeu chez les jeunes indique que 80 % des moins de 18 ans ont joué au moins une fois à un jeu de hasard et d’argent au cours de leur vie. Bien que la plupart de ces jeunes joueurs ne développeront pas de problème de jeu au cours de leur adolescence ou de leur vie adulte, certains développeront un tel problème. Il est donc important d’informer les jeunes concernant la pratique des jeux de hasard et d’argent afin de prévenir le développement d’éventuels problèmes et de s’assurer que le jeu demeure un jeu. Les informations transmises peuvent être incluses dans des activités de prévention visant à démystifier les pensées erronées qui pourraient se développer en jouant, à mieux connaître les conséquences liées au jeu excessif de même que ce qu’il convient de faire lors de l’apparition d’une participation plus intense au jeu, les ressources d’aide disponibles, etc. Comme l’ensemble de ces informations de même que plusieurs autres peuvent être incluses dans un programme de prévention s’adressant aux jeunes, il est important que le contenu de l’intervention soit adapté à la clientèle ciblée par celle-ci. Cet article présente trois approches préventives (universelle, sélective, indiquée) et donne aussi des exemples de programmes de prévention du jeu s’étant avérés efficaces auprès des jeunes. L’article souligne, de plus, l’importance d’évaluer l’efficacité de ces mesures préventives pour garantir leur impact positif sur les comportements de jeu des jeunes.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».