Se donner des outils pour réduire les inégalités d’exposition aux jeux de hasard et d’argent
Notice bibliographique
Résumé
Objectifs : La présente recherche vise à dresser un portrait des environnements de jeu et de la vulnérabilité au jeu au Québec, ainsi qu’à identifier les aires de diffusion où l’exposition et la vulnérabilité aux jeux de hasard et d’argent (JHA) sont élevées. Les données probantes générées sont destinées à guider la prise de décision en matière de prévention, d’intervention, de répartition territoriale des jeux et de création d’environnements équitables et favorables à la santé. Méthodologie : Des études ont établi qu’à Montréal, Laval, Québec ou dans les régions des Laurentides et de l’Outaouais, les appareils de loterie vidéo étaient répartis de façon inégale, les populations défavorisées ou plus vulnérables y ayant un accès plus élevé. Pour identifier les secteurs au Québec où l’exposition et la vulnérabilité à l’ensemble des jeux sont élevées, deux indices ont été développés : l’indice d’exposition au jeu (IEJ), qui combine la densité, l’accessibilité et le risque théorique des jeux, et l’indice de vulnérabilité au jeu (IVJ), qui repose sur six indicateurs socio-économiques pondérés associés au jeu problématique. Des analyses ont été réalisées pour identifier les zones présentant une convergence de vulnérabilité et d’exposition au jeu élevées. Les données ont finalement été transposées sur une carte interactive en ligne. Résultats : Les travaux effectués révèlent que 2 599 des 13 420 aires de diffusion du Québec affichent des valeurs élevées de vulnérabilité et d’exposition au jeu. Au total, 1 394 042 personnes (17 % de la population) vivent dans ces zones, désignées prioritaires en matière d’intervention. Les régions de la Mauricie–Centre-du-Québec, de l’Abitibi-Témiscamingue, de l’Outaouais, de la Côte-Nord et de Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine ont des valeurs plus élevées que la moyenne du Québec. Conclusion : Les présents résultats appellent à une reconfiguration territoriale non préjudiciable des jeux, basée sur des indicateurs robustes et sur une vision nationale de la prévention des inégalités liées aux JHA.
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 | 0,018 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».