Relation entre les jeux virtuels de hasard et d’argent et certaines conduites déviantes chez des jeunes du Québec
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs auteurs ont montré que les personnes qui s’adonnent à des jeux de hasard et d’argent (JHA) sont plus impliquées dans la délinquance que les non-joueurs et qu’il y a une association entre la gravité des habitudes de JHA et la gravité de la délinquance. Toutefois, les connaissances actuelles sont limitées en ce qui concerne ce lien chez les adolescents et plus particulièrement chez les jeunes filles. De plus, ces études sont très peu révélatrices quant aux types de délits commis par les jeunes joueurs et les jeunes joueuses en fonction de leur profil de joueur. Dans le cadre d’une étude sur la pratique des JHA sur Internet, 1870 élèves de troisième, quatrième et cinquième secondaire ont été recrutés dans des écoles de trois régions du Québec. Les instruments de mesure DSM-IV-MR-J (Fisher, 2000) et MASPAQ (Le Blanc, 2010) ont été utilisés pour mesurer les habitudes de JHA des jeunes et leurs conduites déviantes. Cet article a pour objectifs : 1- de dresser le portrait des habitudes de JHA des filles et des garçons de l’échantillon ; 2- d’examiner les liens entre la gravité du jeu, le jeu Internet et les conduites déviantes, séparément selon le genre des jeunes de l’échantillon. Les principaux résultats montrent que la gravité des habitudes de JHA est reliée à la fois à des conduites déviantes clandestines et manifestes tant chez les joueurs que chez les joueuses. Le jeu sur Internet chez les joueurs et chez les joueuses est associé à un score de gravité plus élevé de certaines conduites déviantes clandestines et manifestes.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 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) | 0,004 | 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 ».