Bibliographic record
Abstract
Si le gambling a toujours fait partie de la condition humaine, l’engouement actuel envers ce type d’activité dépasse l’entendement social. Ce qui était auparavant considéré comme un péché, un vice, un comportement déviant et une industrie hors-la-loi, est aujourd’hui compris comme une maladie, une pathologie psychiatrique teintée d’une perte de contrôle et d’un désordre d’impulsion. Quels sont les fondements scientifiques entourant ce type de discours dominant en Amérique du Nord ? Devant cette question de fond, nous nous proposons de faire un tour d’horizon de ce problème social complexe. Ne prétendant pas couvrir l’ensemble des facettes entourant ce phénomène, nous nous restreindrons à effectuer un survol de deux déterminants majeurs, soit les repères historiques et sociaux et la place prépondérante de l’individualisme comme fondement idéologique du discours axé sur la « pathologie du gambling ». En privilégiant une analyse psychosociale critique axée sur les marqueurs historiques et sociaux, nous espérons contribuer à l’avancement du débat sur cette question complexe que représentent les jeux de hasard et d’argent.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.083 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".