Pourquoi le poker est-il si attirant? Étude qualitative des motivations auprès des joueurs en salle et sur Internet
Bibliographic record
Abstract
Le poker est le jeu de hasard et d’argent ayant connu la plus grande progression dans les dernières années. Certains joueurs de poker québécois investissent beaucoup de temps et d’argent dans cette activité. Or, les motivations sont étroitement liées aux habitudes de jeu et même à la sévérité des conséquences qui y sont associées. Des entrevues semi-structurées ont été effectuées auprès de vingt joueurs de poker afin d’explorer les motivations amenant les joueurs de poker à pratiquer cette activité. Les résultats montrent que les joueurs distinguent le poker des autres jeux de hasard et d’argent en mettant l’accent sur les habiletés et la stratégie présentes au poker. Ils jouent au poker pour avoir du plaisir, pour l’aspect social, la stimulation intellectuelle, la compétition, l’adrénaline et l’appât du gain, pour passer le temps et, certains, pour en faire une éventuelle carrière. Les entretiens ont également permis de mettre en lumière de nombreuses fluctuations dans les motivations. Les motivations sont dynamiques en fonction de la modalité de pratique du poker et du moment dans la trajectoire de jeu du participant.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".