« J’ai compris la détresse que ça amenait » : le témoignage comme amorce à l’empathie envers les joueuses et joueurs
Bibliographic record
Abstract
La formation des professionnels revêt une importance cruciale pour offrir des services empreints d’empathie aux personnes stigmatisées, telles que celles vivant des problèmes de jeux de hasard et d’argent (JHA). Parmi les stratégies pédagogiques existantes, le témoignage est une pratique pertinente et courante. Toutefois, la manière dont les étudiants perçoivent les témoignages des personnes ayant des problèmes de JHA reste peu documentée. L’objectif est de documenter l’empathie des étudiants exposés au témoignage d’une personne qui a vécu des problèmes de JHA, selon leurs perceptions. Des entrevues qualitatives semi-structurées auprès de huit étudiants ayant suivi un cours qui comprend un ensemble d’activités pédagogiques visant à développer l’empathie chez les étudiants ont été réalisées. Quatre thèmes majeurs ont émergé : les conditions propices à l’empathie, la résonance émotionnelle avec la personne qui a témoigné, une nouvelle compréhension de son vécu, ainsi que l’influence du témoignage sur la pratique professionnelle. Cette étude encourage l’intégration des témoignages dans la formation des professionnels, en tenant compte du profil expérientiel des étudiants et avec un ensemble d’activités pédagogiques présentant l’information de manière visuelle et auditive.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".