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Record W4407909656 · doi:10.7202/1115700ar

Représentation de joueurs de poker dans les médias de masse au Québec

2024· article· fr· W4407909656 on OpenAlexaffvenueabout
Evelyne Berger, Michael Cantinotti

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicGambling Behavior and Treatments
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La population du Québec est exposée à une grande diversité d’informations présentées par les médias de masse. Les messages véhiculés à propos des jeux de hasard et d’argent (JHA), et plus spécifiquement l’exposition à ces messages, contribuent aux changements sur les attitudes, croyances et comportements des individus concernant ce sujet. Les joueurs de poker percevant leur jeu de prédilection comme étant distinct des autres JHA de par l’aspect stratégique qu’ils y décèlent, il semble pertinent de s’intéresser à la présentation que les médias font de ces derniers. Une meilleure connaissance du discours médiatique diffusé dans les médias en ce qui les concerne permettrait d’acquérir une meilleure compréhension d’un des éléments macrosociaux susceptibles d’influencer la construction identitaire des joueurs de poker. Ce projet vise à analyser le discours médiatique portant sur les joueurs de poker. Une stratégie de recherche documentaire dans la banque Eureka a permis de retracer 566 contenus médiatiques provenant de médias canadiens francophones locaux, régionaux, provinciaux et nationaux. Après le retrait des doublons (n = 116) et de références ne faisant pas mention de caractéristiques des joueurs de poker, 369 contenus médiatiques ont été retenus pour l’analyse thématique. Celle-ci a permis de révéler cinq principaux thèmes : la promotion de la réussite, les caractéristiques des joueurs de poker, les compétences de ces derniers, la prise de risques et les conséquences du poker. Cette connaissance des contenus médiatiques sur les joueurs de poker permettra de mieux cibler les messages préventifs à leur égard.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.073
Threshold uncertainty score0.146

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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.

Opus teacher head0.126
GPT teacher head0.493
Teacher spread0.367 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes3
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