Cadre Conceptuel du Jeu Préjudiciable, Troisième Édition
Bibliographic record
Abstract
Si le jeu est souvent considéré comme un divertissement ou un loisir, pour certaines personnes, qu'il s'agisse de familles ou d'individus, voire de la société en général, il peut avoir des répercussions graves.Depuis des décennies, les effets préjudiciables du jeu font l'objet d'études visant à comprendre les distinctions entre la pratique du jeu et le parcours de vie des problèmes liés au jeu.Le présent ouvrage élabore un cadre conceptuel complet et pertinent au niveau international du « jeu préjudiciable » qui identifie les préjudices au-delà d'une vue basée sur les symptômes et aborde une série de facteurs liés aux risques pour la population, de même qu'aux effets sur la communauté et la société.Les facteurs répertoriés dans le cadre représentent des éléments majeurs liés au jeu et sont tantôt spécifiques (environnement de jeu, exposition, types et ressources), tantôt généraux (culturels, sociétaux, psychologiques et biologiques).Le Cadre a été créé par une équipe internationale de spécialistes interdisciplinaires dans le but de faciliter la compréhension du jeu préjudiciable.Il reflète l'état des connaissances liées aux facteurs d'influence du jeu préjudiciable et a pour but secondaire de servir de guide au développement de programmes de recherche futurs et à l'éducation des personnes chargées de prendre des décisions en matière de jeu préjudiciable.Situé à Guelph, en Ontario (Canada), l'organisme Gambling Research Exchange Ontario ou GREO, anciennement Ontario Problem Gambling Research Centre (OPGRC) a facilité l'élaboration du présent Cadre conceptuel sur le jeu préjudiciable et demeurera responsable d'assurer la mise à jour de celui-ci.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".