Optimal Public Policy for Government-Operated Gambling
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a framework for formulating the optimal public policy for government-operated gambling. The goal of public policy with respect to government-operated gambling is typically stated as “harm minimization.” This claim masks the possible trade-off between an increase in social harm (H) and the government’s incremental net revenue (R) from increased gambling activity. Using a graphical approach, we depict first the feasible combinations of H and R, and then identify the combinations that could be classified as efficient, thereby allowing the minimum social harm for any given level of the government’s incremental net revenue from gambling. We indicate how the optimal combination of H and R could be identified and realized in both the short and long run. We then utilize the body of research on gambling and its effects to qualify what this trade-off operates in the real world.RésuméCe document présente un cadre pour l’élaboration d’une politique publique optimale encadrant les jeux de hasard gérés par le gouvernement. L’objectif d’une politique publique en matière de jeu géré par le gouvernement vise généralement une « minimisation des méfaits ». Cela permet de dissimuler le compromis possible entre une augmentation des dommages sociaux (H) et le revenu net supplémentaire du gouvernement (R) provenant d’une augmentation des activités de jeu. À l’aide d’une approche graphique, nous décrivons d’abord les combinaisons possibles entre les méfaits sociaux et les revenus (H et R), puis nous identifions les combinaisons « efficaces », ce qui permet de réduire au minimum les méfaits pour la société à tout niveau des revenus nets supplémentaires tirés du jeu par le gouvernement. Nous indiquons comment la combinaison optimale méfaits/revenus pourrait être établie et réalisée à court et à long terme. Nous utilisons ensuite le corpus de recherches sur le jeu et ses effets pour qualifier à quoi ressemble ce compromis dans le monde réel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».