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Enregistrement W2612407174 · doi:10.71781/18276

Les joueurs de hasard et d’argent au Québec : trajectoires et exploration des facteurs explicatifs du changement

2016· dissertation· fr· W2612407174 sur OpenAlexaboutno aff
Christelle Luce

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les joueurs à risque modéré et pathologiques probables représentent respectivement 1,4 % et 0,4 % de la population dans la province de Québec (Kairouz, Paradis, Nadeau, Hamel, & Robillard, 2015). Bien que prolifique, la recherche sur les trajectoires des joueurs présente plusieurs limites méthodologiques menant à l'hétérogénéité des résultats et peu d’études ont empiriquement examiné les facteurs associés aux changements dans les habitudes de jeu. Par ailleurs, il est reconnu que les évènements de vie ont un impact sur le développement de la psychopathologie (Brown & Harris, 1989). L'objectif de cette thèse est d'étudier la façon dont les joueurs évoluent au fil du temps en fonction de la gravité de leurs comportements de jeu et des conséquences néfastes, et d'examiner de manière prospective les associations entre les évènements de vie et la sévérité des problèmes de jeu. Au cours d’un suivi de deux ans, comprenant trois temps de mesure, 179 joueurs sélectionnés à partir d'une enquête populationnelle ont été répartis dans quatre groupes (non-problème, à faible risque, à risque modéré et les joueurs pathologiques probables) selon leur score à l’indice canadien du jeu excessif (Ferris et al, 2001). La présence d'évènements de vie a également été évaluée chaque année. Nos analyses révèlent que les joueurs à risque modéré sont très hétérogènes, tant dans leur composition que dans leur évolution. Les joueurs pathologiques restent vulnérables et sont à risque de vivre des problèmes de jeu chroniques au fil du temps. Nos analyses ont également montré que certains évènements de vie spécifiques liés à la sphère professionnelle, financière, sociale et aux habitudes de vie, ainsi que le nombre cumulé d'évènements de vie, sont prospectivement associés à un niveau plus élevé de sévérité des problèmes de jeu un an plus tard. Cette thèse montre ainsi l'importance de tenir compte des spécificités du groupe des joueurs à risque modéré dans les programmes de prévention secondaire et de favoriser la continuité des soins et la prévention des rechutes dans les programmes de traitement. De plus, les circonstances sociales et le stress affectent les trajectoires de jeu et doivent également être pris en compte dans le champ de la prévention secondaire et du traitement.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,175 · 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'admission1
Résumé présentoui

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