Online Gambling, Regulation, and Risks: A Comparison of Gambling Policies in Finland and the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to compare the different regulatory approaches taken by Finland and the Netherlands in response to the pressures of European Union law, unlicensed gambling, and the harmful effects which can arise from gambling. The two Member States represent two different models of gambling regulation. According to Kingma, the models refer to different attitudes and concerns towards gambling in different timeframes. We argue that Finland fits the “alibi model” of gambling regulation, whereas the Netherlands aligns with the “risk model”. Both countries have decided to restrict the cross-border movement of gambling services, even though Finland has opted for a monopoly system and the Netherlands is heading towards a licensing system. We employ the “Multiple Streams Approach” to explain why Finland and the Netherlands have taken different political and legislative paths in the regulation of gambling services. For several years, Finnish gambling policy has focused on channeling demand towards domestic online gambling sites, which have been represented as more secure than foreign online gambling sites. The Netherlands seeks to channel 80 percent of demand to locally licensed online operators. Both Finland and the Netherlands seek the same objective: to protect consumers from the excesses of gambling in part by reducing the presence of unlicensed operators in their respective national markets.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».