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Enregistrement W4362591447 · doi:10.29173/cgs134

“It Always Depends on the Context”

2023· article· en· W4362591447 sur OpenAlexaffvenue
Adèle Morvannou, Eva Monson, Marianne Saint-Jacques, Vincent Wagner, Valérie Aubut, Natacha Brunelle, Magali Dufour

Notice bibliographique

RevueCritical Gambling Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyThematic analysisContext (archaeology)CannabisSocial psychologySubstance usePerceptionAnxietyQualitative researchClinical psychologyPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While it is well recognized that gambling behaviours are shaped by the contexts in which they occur, less research has investigated the relationship between poker and substance use (i.e., alcohol and other drugs). The current study explores poker players’ perceptions of the relationship between substance use and gambling. This qualitative descriptive study is a secondary data analysis of 25 interviews with poker players conducted as part of a broader prospective cohort project. From the thematic analysis, players described how specific contextual factors, such as social setting and location (e.g., bars, casinos) influenced their substance use. Poker players reported a relationship between substance use and gambling practices. However, players differed greatly in their decisions about whether, and how much, to use alcohol and other drugs, with individuals’ choices depending heavily on contexts (e.g., more inclined to partake when alcohol was available) and motivations (e.g., remaining sober to remain sharp and not impair their intellectual capacity). For those players who considered poker earnings to be their main source of income, increased use of alcohol, tobacco and cannabis were reported as a way of dealing with stress, anxiety and a lack of motivation related to their play.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,027
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,378
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,142 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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