Prévalence des habitudes de jeu en Gaspésie et aux Îles-de-la-Madeleine en 2009
Bibliographic record
Abstract
UNLABELLED: OBJECTIF : Estimer la prévalence des habitudes aux jeux de hasard et d'argent (JHA), du jeu à risque (JAR) et du jeu pathologique probable (JPP) dans la région de la Gaspésie et des Îles-de-la-Madeleine (GIM) (Québec). MÉTHODE : Un sondage téléphonique portant sur les habitudes de jeu a été réalisé auprès de 1014 adultes résidents de la région de la GIM. Les participants ont été sélectionnés aléatoirement. L'échelle Problem Gambling Severity Index de l'Indice canadien du jeu excessif a servi à l'évaluation du jeu pathologique. RÉSULTATS : Quatre-vingt-cinq pour cent des répondants rapportent avoir joué à un JHA au cours de l'année précédente. Les activités les plus populaires sont l'achat de billets de loterie, la participation à des tirages et collectes de fonds, le bingo, les cartes ou jeux de société en famille ou avec des amis pour de l'argent, la loterie vidéo et les jeux de casino. Les taux de prévalence du JAR et du JPP s'élèvent à 1,5 % et 0,8 % respectivement. La loterie vidéo s'avère le jeu le plus souvent identifié comme étant problématique, suivi des loteries instantanées et ordinaires (par exemple, Lotto 6/49). CONCLUSION: Les habitudes de jeu des Gaspésiens et des Madelinots sont similaires à celles observées chez l'ensemble des Québécois. La discussion soulève entre autres la question de la validité de l'évaluation de la présence d'un problème de jeu parmi les membres de l'entourage, et certaines perceptions à risque, dont celle qu'il est impossible de développer un problème aux loteries instantanées et au bingo.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".