Pathological gambling in the Chinese community, an anthropological viewpoint.
Bibliographic record
Abstract
Le jeu pathologique a été identifié comme étant un problème majeur dans la communauté chinoise de Montréal. Différentes sources permettent de documenter l’inadéquation des services de prévention et de traitement du jeu pathologique pour les communautés minoritaires dans nos sociétés de plus en plus hétérogènes. Dans une approche anthropologique, la prise en compte de facteurs culturels propres à la communauté chinoise permettrait une plus grande efficacité des stratégies d’identification, de prévention et de traitement du jeu pathologique. Cet article propose donc un survol de la notion de jeu pathologique au regard de la psychologie occidentale, puis une évaluation du jeu excessif par les Chinois. Les concepts de fatalité, de destinée et de chance dans la pensée chinoise qui seront présentés comme étant des facteurs de risques au jeu excessif, de même qu’un bref regard sur quelques normes sociales de la communauté chinoise de Montréal nous aideront à cerner l’étendue des divergences dans l’expérience du jeu pathologique.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".