Les jeux de hasard et d'argent chez les adolescents en difficulté
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études font état de l'intérêt des adolescents pour les jeux de hasard et d'argent et confirment que le jeu excessif n'est pas un phénomène uniquement lié à l'âge adulte. Au Québec, la proportion de jeunes du secondaire aux prises avec un problème de jeu est estimée à 2,6 % (Ladouceur, Boudreault, Jacques & Vitaro, 1999). Jusqu'à présent, peu de chercheurs se sont intéressés à l'étude de populations adolescentes plus à risque de développer une dépendance au jeu. La présente recherche, réalisée auprès de 104 adolescents en difficulté, âgés entre 12 et 19 ans et suivis au Centre jeunesse de Québec, évalue la prévalence du jeu excessif et les problèmes associés. Les résultats indiquent que 92,3 % des adolescents ont parié au moins une fois au cours de la dernière année et que 40,4 % misent toutes les semaines. La prévalence du jeu excessif pour la dernière année s'établit à 7,7 %. Les filles parient aussi fréquemment que les garçons et éprouvent autant de problèmes de jeu. De plus, les habitudes de jeu sont liées à la consommation de psychotropes, aux comportements délinquants et à l'absentéisme scolaire. La discussion met en perspective les résultats obtenus et souligne la nécessité d'implanter des programmes de prévention du jeu auprès des jeunes clientèles à risque.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".