Jeux de hasard et d'argent : prévalence du jeu pathologique chez les cégépiens et habitudes de jeu des écoliers du deuxième cycle primaire
Bibliographic record
Abstract
Les jeux de hasard et d'argent constituent un divertissement pour une grande proportion de la population. Certaines personnes développer ont une incapacité chronique et progressive de résister au besoin de jouer, qui nuira considérablement à leur qualité de vie et à celles de leurs proches. Une première étude investigue les habitudes de jeu, la prévalence du jeu pathologique et les problèmes associés chez les cégépiens de la région de Québec. Le taux de joueurs pathologiques s'élève à 2.8% et est associé à des problèmes économiques, professionnels et interpersonnels. Une deuxième étude explore les habitudes de jeu des écoliers du deuxième cycle primaire de la région de Québec. Les résultats indiquent que les habitudes de jeu sont déjà bien ancrées chez une grande proportion de jeunes âgés entre 8 et 13 ans. Les résultats justifient la mise en place de programmes de prévention du jeu pathologique dès les premières années de scolarité. Les implications des résultats obtenus et des suggestions de recherches futures sont discutées.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".