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Enregistrement W2137826434 · doi:10.6000/1929-4409.2014.03.27

Gambling Addiction Defence on Trial: Canadian Expert Witness Perspectives

2014· article· en· W2137826434 sur OpenAlexaffvenueabout
Garry J. Smith, Rob Simpson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversitas DiponegoroKangwon National University
Mots-clésAddictionPsychologyWitnessExpert witnessCriminal liabilityCriminologyLiabilityDutyPsychiatryCriminal trialCriminal lawLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The American Psychiatric Association’s evolving recognition of pathological gambling as a behavioral addiction (DSM-III, 1980; DSM-V, 2013) has occasioned increased use of the gambling addiction defence in criminal trials. Reflecting upon our experiences as expert witnesses in criminal and civil liability proceedings where gambling addiction was a significant factor, we a) describe the expert witness role; b) examine the links among frequent and intense EGM play, gambling addiction, and financially-based crimes; c) review how revisions to the Diagnostic and Statistical Manual influenced the Canadian judicial system response to such crime; and d) explore prospects for reducing criminal activity by addicted EGM players. We discuss how and why gambling addiction has become generally accepted as a mitigating factor in Canadian criminal trials. In this commentary we also analyze how the plight of addicted gamblers who resort to criminal behavior might be remediated by a) gambling-specific consumer protection measures; b) tighter regulatory control over the addictive elements of EGM play; c) the implementation of gambling courts; and d) a legislated duty of care owed by gambling providers to EGM players.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0290,022
Communication savante0,0170,007
Science ouverte0,0090,007
Intégrité de la recherche0,0250,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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