La dépendance aux Jeux de hasard et d’argent comme problème social
Bibliographic record
Abstract
Les essais de définition d’un problème social sont multiples et s’inscrivent dans des perspectives théoriques qui peuvent fortement varier selon les écoles de pensée, les contextes historiques, politiques, sociaux, les groupes d’intérêts et les acteurs en présence. Ainsi compris, et dans la mesure où un problème n’est reconnu officiellement comme social une fois qu’il a passé certaines phases: nombre de citoyens touchés par le problème en question, force ou faiblesse des liens sociaux, processus d’institutionnalisation, modalités de réaction sociale, etc. Nous tenterons de réfléchir et d’articuler certains liens entre des conditions considérées comme un problème social et les jeux de hasard et d’argent. Sans prétendre répondre à l’ensemble des interrogations que soulève cette question, un bref survol de certaines écoles de pensée dans la définition d’un problème social sera mis en relief dans un premier temps. En deuxième lieu, et afin de nuancer le processus de construction des dépendances, une illustration de la perspective psychosociale du cycle de la dépendance sera effectuée. En troisième lieu, le cas du phénomène des dépendances appliquées aux jeux de hasard et d’argent sera privilégié, en relevant certains enjeux au coeur de ce questionnement entourant ce qui constitue potentiellement un problème social. En guise de conclusion, des pistes de réflexion seront privilégiées dans une perspective d’analyse et de recherche future.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".