Gambling on the Future: Casino Enclaves, Development, and Poverty Alleviation in Laos
Notice bibliographique
Résumé
Following the extraordinary wealth generation of casinos in Macau and Singapore, governments and non-state actors across Southeast Asia have developed gambling establishments as a means to fast-track economic growth and stimulate national development. Yet, here and elsewhere, casinos have been heavily criticized for their association with immoral behaviour, problem gambling, corruption and organized crime. In this article I focus on two casinos in northern Laos to address two research questions. First, I consider how casinos have come to exist within the remote border regions of one of Asia’s least developed countries. Here, I discuss vice economies within the Golden Triangle region, multi-actor aspirations to boost transnational connectivity within continental Southeast Asia, strengthening political-economic relationships between Laos and China, and Government of Laos efforts to use foreign investment as a mechanism for increasing governance capacities in borderlands. Following this, I critically analyse how, in what ways, and for whom, casinos have brought development to Laos. Here, I focus specifically on the multifarious effects of casinos on the lives and livelihoods of local communities to argue that casino development has been informed by logics of expulsion and the establishment of new predatory formations. To make this argument, the article draws on four fieldwork visits to each of the casino sites between 2011 and 2015, desk-based research, and interviews with local residents, casino staff and members of the Government of Laos.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».