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Enregistrement W2524174961 · doi:10.7202/1035556ar

Activités et types de jeux reliés aux problèmes de consommation de substances chez les jeunes

2016· article· fr· W2524174961 sur OpenAlexaffvenue
Natacha Brunelle, Danielle Leclerc, Magali Dufour, Vanessa Lapierre, Marie‐Marthe Cousineau, Annie Gendron, Marianne Ste-Marie

Notice bibliographique

RevueDrogues santé et société · 2016
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Trois-RivièresInternational Centre for Comparative Criminology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La consommation de substances psychoactives (SPA) et la participation à des jeux de hasard et d’argent (JHA) font partie des conduites à risque à l’adolescence. Certaines études montrent que le fait de jouer à des JHA et celui d’éprouver des problèmes de JHA sont associés aux problèmes de consommation de SPA chez les jeunes, mais elles documentent peu quelles activités (nature et quantité) et types de JHA (Internet ou non-Internet) sont plus spécifiquement reliés aux problèmes de consommation de SPA à l’adolescence. Les travaux de la présente étude visent à explorer les liens entre les activités de JHA, le nombre de JHA et les types de JHA d’une part, et les SPA consommées ainsi que la gravité de la consommation de SPA, d’autre part. Pour ce faire, une étude a été réalisée entre 2007 et 2009 auprès de 1 870 élèves de la 3e à la 5e année du secondaire, âgés de 14 à 18 ans. Un questionnaire sur les habitudes de JHA (DSM-IV-MR-J) et un autre sur la consommation de SPA (DEP-ADO) leur ont été administrés. Les résultats montrent notamment que les jeunes polyconsommateurs (alcool et cannabis) s’adonnent aux JHA dans une proportion plus élevée que les consommateurs d’alcool seulement. Aussi, le fait de jouer avec des appareils de loterie vidéo (ALV) semble être associé à une gravité plus importante de la consommation de SPA que les autres activités de JHA. Par ailleurs, une gravité plus élevée de la consommation de SPA est manifestée chez ceux qui s’adonnent à un plus grand nombre d’activités de JHA différentes. Les jeunes jouant avec les ALV et ceux faisant des paris sportifs s’adonnent à un nombre moyen de JHA différents plus important. Enfin, les joueurs Internet de l’échantillon présentent des problèmes de consommation de SPA plus graves que les joueurs non-Internet. Les implications cliniques de ces résultats sont discutées.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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