Distorsions cognitives des joueurs de jeux de hasard et d’argent hors ligne et mixtes
Notice bibliographique
Résumé
But : Le but de ce travail est de comparer les joueurs qui jouent à de tels jeux sur des sites comme les casinos ou les hippodromes (joueurs hors ligne) et ceux qui jouent en plus en ligne (joueurs mixtes) en traçant les profils de ces joueurs. Méthode : 608 joueurs hors ligne et mixtes ont répondu à plusieurs questionnaires qui ont porté sur : 1) les données sociodémographiques (genre, âge, situation de famille, éducation) ; 2) les mesures de dépistage des usages problématiques des jeux de hasard et d’argent ; 3) la consommation d’alcool ; 4) les mesures d’anxiété et de dépression et 5) les mesures sociocognitives (distorsions cognitives et confiance en soi). Résultats : L’échantillon, d’un âge moyen de 53.0 ans (de 17 à 76 ans ; E.T = 15,9) est composé majoritairement de femmes (femmes : 60 % ; hommes : 39 %) ; 55 % des personnes interrogées vivent en couple. Seulement 23,7 % (N = 144) des participants sont des joueurs mixtes. En ce qui concerne la consommation d’alcool, 31,5 % (N = 191) ont des conduites à risque ou problématiques ; au niveau du jeu 19,6 % (N = 109) sont considérés à risque modéré selon l’indice canadien de jeu excessif (ICJE, 2001), alors que 9 % (N = 55) sont des joueurs pathologiques probables. Les joueurs mixtes sont de façon significative plus jeunes, jouent plus, ont des scores à l’ICJE plus élevés, sont plus anxieux et ont une plus grande consommation d’alcool. Ils présentent également des distorsions cognitives plus intenses (contrôle prédictif), mais ont, en revanche, moins confiance en leur capacité d’arrêter de jouer que les joueurs hors ligne. Conclusion : Une sévérité accrue au jeu pathologique et des distorsions cognitives plus intenses rendent la population des joueurs mixtes fragile. Quelques pistes d’intervention et de prévention seront proposées en guise de conclusion.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».