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Enregistrement W2028631614 · doi:10.1016/j.polsoc.2008.07.005

Gambling and corporate social responsibility (CSR): Re-defining industry and state roles on duty of care, host responsibility and risk management

2008· article· en· W2028631614 sur OpenAlexafffundabout
Linda Hancock, Tony Schellinck, Tracy Schrans

Notice bibliographique

RevuePolicy and Society · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityOntario Problem Gambling Research Centre
Mots-clésCorporate social responsibilityHarmPublic relationsRevenueGovernment (linguistics)Social responsibilityBusinessDuty of loyaltyPsychological interventionDutyPolitical scienceLawFinancePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During the 1990s, states embraced legalised gambling as a means of supplementing state revenue. But gaming machines (EGMs, pokies, VLTs, Slots) have become increasingly controversial in countries such as Australia, Canada and New Zealand, which experienced unprecedented roll-out of gaming machines in casino and community settings; alongside revenue windfalls for both governments and the gambling industry. Governments have recognised that gambling results in a range of social and economic harms and, similar to tobacco and alcohol, have introduced public policies predicated on harm minimisation. Yet despite these, gaming losses have continued to climb in most jurisdictions, along with concerns about gambling-related harms. The first part of this article discusses an emerging debate in Ontario Canada, that draws parallels between host responsibility in alcohol and gambling venues. In Canada, where government owns and operates the gaming industry, this debate prompts important questions on the role of the state, duty of care and regulation ‘in the public interest’ and on CSR, host responsibility and consumer protection. This prompts the question: Do governments owe a duty of care to gamblers? The article then discusses three domains of accumulating research evidence to inform questions raised in the Ontario debate: evidence that visible behavioural indicators can be used with high confidence to identify problem gamblers on-site in venues as they gamble; new systems using player tracking and loyalty data that can provide management with high precision identification of problem gamblers and associated risk (for protective interventions); and research on technological design features of new generation gaming products in interaction with players, that shows how EGM machines can be the site for monitoring/protecting players. We then canvass some leading international jurisdictions on gambling policy CSR and consumer protection. In light of this new research, we ask whether the risk of legal liability poses a tipping point for more interventionist public policy responses by both the state and industry. This includes a proactive role for the state in re-regulating the gambling industry/products; instituting new forms of gaming machine product control/protection; and reinforcing corporate social responsibility (CSR) and host responsibility obligations on gambling providers – beyond self-regulatory codes. We argue the ground is shifting, there is new evidence to inform public policy and government regulation and there are new pressures on gambling providers and regulators to avail themselves of the new technology – or risk litigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,063
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations130
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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