Repérage des joueurs de poker en ligne problématiques et pathologiques : évaluation transversale des joueurs du site de poker Winamax et construction d’un outil de dépistage en ligne
Notice bibliographique
Résumé
Objectifs Notre étude est la première phase transversale d’un essai randomisé en ligne. Elle a pour premier objectif de décrire et comparer les joueurs de poker en ligne non problématiques et les joueurs problématiques et pathologiques, recrutés dans leur environnement de jeu, sur le site de poker Winamax. Son deuxième objectif est de construire un outil de dépistage sensible et spécifique du jeu problématique ou pathologique à partir des données enregistrées par l’opérateur, et en se référant à un outil diagnostic reconnu, l’Index Canadien du Jeu Excessif (ICJE). Méthodes Notre étude a été proposée systématiquement à tous les joueurs de poker en ligne ouvrant une session de jeu sur le site Winamax, et considéré comme joueur actif inscrit depuis plus d’un mois sur le site (c’est-à-dire majeur et ayant justifié de leur identité). 14 595 joueurs ont été inclus et ont complété le questionnaire ICJE. Les données de comportement de jeu ont été extraites des données opérateurs enregistrées en routine pour chaque joueur inclus, pour les trente jours précédant l’inclusion. Nous avons constitué deux groupes : le groupe des joueurs non problématiques ayant un ICJE < 5 et le groupe des joueurs problématiques et pathologiques ayant un ICJE ≥ 5. Les données de jeux ont été décrites et comparées entre les deux groupes. Cette comparaison a permis de construire un modèle prédictif du jeu problématique et pathologique. Résultats Il a été retrouvé une prévalence de 17,9 % de jeu problématique ou pathologique dans notre population. Les facteurs de risque de jeu problématique ou pathologiques identifiés et inclus dans le modèle prédictif sont : l’âge < 28 ans, le sexe masculin, la perte moyenne par session > 2 euros, la perte totale par mois > 45 euros, la compulsivité, le multitabling, le dépôt total non nul, le nombre de session > 60 par mois et le total des mises > 300 euros. Notre outil de dépistage présente une sensibilité de 80 % et un faible nombre de faux positifs ayant un score ICJE non nul et donc considéré comme non à risque. Conclusion Notre étude a permis de confirmer et préciser les facteurs de risque de pratique excessive du poker en ligne, et de construire un outil de dépistage avec de bonnes caractéristiques. Les perspectives de cette étude sont d’améliorer les stratégies de prévention du jeu pathologique par le repérage des joueurs problématiques et pathologiques sur les sites de poker en ligne par les opérateurs eux-mêmes.
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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».