Extending the RENO model: Clinical and ethical applications.
Notice bibliographique
Résumé
The RENO Model, first published during 2004, described a science-based framework of responsible gambling principles for a range of industry operators, health service providers, community and consumer groups, and governments. These strategic principles serve as a guide for the adoption and implementation of responsible gambling and harm-minimization initiatives. This article extends the RENO Model core principles by describing how to apply these strategies to clinical practice. This discussion examines the central tenets of the model and includes a review of (a) the ethical principles that should guide the development, implementation, and practice of RENO Model responsible gambling activities; (b) a brief consideration of the various perspectives that influence the treatment of gambling-related problems; and (c) a discussion of key applied elements of responsible gambling programs. This article advances the argument that, to maximize positive outcomes and to avoid unintended harms, clinicians should apply science-based principles to rigorously evaluate the efficacy and impact of their clinical practice activities. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,098 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,042 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».