Point de vue des joueurs problématiques concernant la commission de délits
Bibliographic record
Abstract
La commission de délits est un facteur de risque bien établi du trouble lié aux jeux de hasard et d’argent (TJHA). Parmi les délits retrouvés, ce sont davantage les délits de nature financière que les autres types de délits qui sont associés au TJHA; ceux-ci survenant bien souvent dans l’optique de financer les habitudes de JHA. Toutefois, il ressort des études récentes que différents types de délits peuvent être commis par les joueurs et joueuses, sans que ceux-ci soient décrits comme étant en lien avec les habitudes de jeu problématiques. Afin de dresser un meilleur portrait du lien délit/JHA, onze personnes ayant suivi un traitement pour leurs habitudes de JHA problématiques et ayant commis au moins un délit judiciarisé à l’âge adulte ont été questionnées sur leur parcours de jeu et la place occupée par les délits commis. Les analyses déductive et inductive révèlent que la gamme de délits commis par les joueurs et joueuses problématiques est plus variée que seulement des délits financiers. Les personnes participant·à l’étude révèlent des liens entre les habitudes JHA et des délits liés aux drogues et aux stupéfiants alors que d’autres ont commis des délits financiers qui n’étaient pas liés à leurs habitudes de JHA. Incidemment, la nature du délit commis ne serait pas garante du lien avec les habitudes de JHA. Il semble donc important de poursuivre la recherche afin de mieux comprendre les différents liens existants entre les délits commis et les JHA en portant une attention plus grande aux délits autres que financiers.
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 | 0.009 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".