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Enregistrement W4405448699 · doi:10.7202/1115005ar

Convergence des jeux ? : Perception de l’interrelation entre les jeux vidéo et les jeux de hasard et d’argent

2024· article· fr· W4405448699 sur OpenAlexaffvenue
Andrée-Anne Légaré, Magali Dufour, Joël Tremblay, Natacha Brunelle, Mathieu Goyette, Antoine Lemay, Yasser Khazaal

Notice bibliographique

RevueDrogues santé et société · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Des éléments de convergence entre les activités de jeux de hasard et d’argent (JHA) et les jeux vidéo (JV) ont été identifiés dans la documentation scientifique. Toutefois, le manque d’études qualitatives sur le sujet limite la compréhension de l’influence de ces phénomènes sur la participation aux JHA et aux JV. La présente étude recourt à un devis qualitatif afin d’explorer les points de vue et perceptions de joueurs de JHA et de JV quant aux similitudes et aux différences ainsi que les interrelations entre ces deux activités. Un échantillon de 22 joueurs de JHA et de JV âgés en moyenne de 19 ans (ET=1,53) a été constitué afin de s’entretenir sur la convergence entre ces activités. Les entrevues réalisées ont permis de mettre en lumière que le plaisir, le divertissement ainsi que l’acquisition de gains constituent des motivations communes à s’investir dans ces activités. Trois interrelations entre la participation aux JHA et aux JV ont été identifiées dans le discours des participants, soit (1) une absence d’initiation aux JHA via la participation aux JV, (2) une relation indiquant que la participation aux JV prévient la participation aux JHA, et inversement (3) que la participation aux JV génère un intérêt envers la participation aux JHA. L’étude met en lumière l’influence potentielle que la participation aux JV peut avoir sur l’initiation des JHA, par l’exposition aux publicités de JHA dans les JV, ainsi que la nécessité de poursuivre des recherches afin d’explorer davantage les motifs sous-jacents à cette convergence.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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