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Enregistrement W2033056961 · doi:10.1080/13676260903173470

Gambling as a social problem: on the social conditions of gambling in Canada

2010· article· en· W2033056961 sur OpenAlexaffabout
Reza Barmaki

Notice bibliographique

RevueJournal of Youth Studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPositive economicsCommodificationArgument (complex analysis)IdeologySociologyMoral panicPoliticsSocial issuesEconomicsPolitical economyLaw and economicsCriminologySocial psychologyPolitical sciencePsychologyEconomic growthLawEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1980s, Canadian legalized gambling has undergone a massive growth, resulting in numerous social problems such as crime, political corruption, and, most importantly, pathological gambling. When it comes to theorizing gambling in Canada, pathological gambling has been the centre of the attention for two related reasons: (1) the increasing concern with individual and social harms resulting from it; and (2) priority given by grant-giving institutions to ‘useful’ scholarly efforts related to it. A major drawback, however, has been that these explanations often overlook the impact of broader social conditions on gambling behaviour and, instead, provide politically and ideologically conservative, microlevel analyses that point to the individual gamblers as the source of the problem. These theories, therefore, present partial accounts of an enduring and growing, socially produced problem. The argument of this paper is that Canadians’ gambling behaviour, and its consequences, must be understood primarily as a social problem and within the nexus of (a) the Canadian state's pro-gambling policies (prompted by the need to generate revenues); (b) the gap between commonly shared Canadian cultural values – monetary success – and legitimate means of achieving them; and (c) capitalist processes of profit-making and commodification. Only then can we have a better understanding of a persistent and growing problem.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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