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Enregistrement W7102388675 · doi:10.71781/370

Analyse comparative des motivations à jouer entre différents types de joueurs de premier cycle universitaire

2011· dissertation· fr· W7102388675 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuccess factorsQualitative analysisLaziness

Résumé

CONTEXTE. Les étudiants universitaires ont la prévalence la plus élevée de joueurs pathologiques probables (JP) parmi les populations à risque de développer des problèmes de jeu. OBJECTIF. Cette étude qualitative vise à comparer les motivations à jouer entre les joueurs récréatifs (JR) et les JP chez des étudiants universitaires de premier cycle. MÉTHODE. Dans le cadre de l’enquête épidémiologique ENHJEU, 20 participants classés selon l’Indice canadien de jeu excessif (ICJE), ont été rencontrés : 15 JR en entrevue focus group (FG) et 5 JP en entrevue individuelle. Une analyse descriptive des données démographiques et une analyse thématique des profils de joueurs ont été effectuées. RÉSULTATS. L’échantillon est représenté par les hommes à 80 % chez les JP et à 67 % chez les JR, l’âge moyen est de 24 et 23,2 ans respectivement. Soixante pourcent des JP mentionnent avoir fait de gros gains dès leur initiation aux jeux et jouent par compulsion ou par dépendance; 80 % perçoivent le jeu comme une échappatoire et jouent pour des motivations financières. Quant aux JR, ils ont tous rapporté jouer principalement par procrastination, pour le divertissement et pour l’aspect social du jeu. Finalement, les deux profils de joueurs s’accordent pour dire qu’ils jouent par ennui, selon l’accessibilité et pour l’excitation physique que le jeu leur procure. CONCLUSION. La motivation aux jeux est un indicateur significatif dans le développement de problèmes de jeux.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : french · poids de sondage : 1554.47 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Dissertation comparing gambling motivations among undergraduate students; the object is gambling behavior.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It studies gambling motivations among university students, not research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Psychology study of gambling motivations among undergraduates; clinical/behavioural object, not research.

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)0,014
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,288 · 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
Publié2011
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