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Enregistrement W3038698948 · doi:10.1353/llt.2020.0007

Casinos and Captive Labour Markets

2020· article· en· W3038698948 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Alissa Mazar

Notice bibliographique

RevueLabour / Le Travail · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWindsorExploitBusinessWageRemunerationLoyaltyUnemploymentLabour economicsMarketingEconomicsEconomic growthFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economically depressed communities across North America have opened casinos based on the promise of creating “good jobs.” Some scholars find that workers benefit from casinos via employment and wage growth, while others find that casinos exploit host communities, including their workers. Yet, little research addresses whom casinos employ and how workers experience the quality of employment. Existing research is based on geographic areas that house multiple casinos where workers have the mobility to move between different casino operators. Across North America, however, casinos are being adopted in economically depressed areas and in limited-licence states with large distances between casinos. Using the case study of Casino Windsor – located in Canada’s economically struggling automotive capital, Windsor, Ontario – this article speaks to whether casinos offer “good jobs” when a single casino exists in an economically struggling area. Based on 48 interviews with Windsor stakeholders and casino workers, media coverage, and descriptive statistics, these findings provide an alternative story of the employment implications of casino development when casino workers are immobile. The immobility of Casino Windsor workers results from a high unemployment rate, the absence of other employment offering comparable remuneration, and an international border. This scenario allows management to rule through disciplinary actions while still reaping the benefits of worker “loyalty” and effort. With states/provinces justifying casino developments to economically devitalized host communities by promising the creation of “good jobs,” researchers and policymakers must consider whether such developments will create and potentially exploit a captive labour supply, leading to the development of not-so-good casino jobs. Des communautés économiquement déprimées à travers l’Amérique du Nord ont ouvert des casinos basés sur la promesse de créer de «bons emplois». Certains chercheurs constatent que les travailleurs bénéficient des casinos par l’intermédiaire de la croissance de l’emploi et des salaires, tandis que d’autres trouvent que les casinos exploitent les communautés d’accueil, y compris leurs travailleurs. Pourtant, peu de recherches portent sur qui les casinos emploient et comment les travailleurs ressentent la qualité de l’emploi. Les recherches existantes sont basées sur des zones géographiques qui abritent plusieurs casinos où les travailleurs ont la mobilité nécessaire pour se déplacer entre différents opérateurs de casino. En Amérique du Nord, cependant, les casinos sont adoptés dans les zones économiquement défavorisées et dans les États à licence limitée avec de grandes distances entre les casinos. En utilisant l’étude de cas du Casino Windsor – situé dans la capitale automobile en difficulté économique du Canada, Windsor, Ontario – cet article examine si les casinos offrent de «bons emplois» lorsqu’un seul casino existe dans une région en difficulté économique. Sur la base de 48 entrevues avec des intervenants de Windsor et des travailleurs de casino, de la couverture médiatique et de statistiques descriptives, ces résultats fournissent une autre histoire des implications du développement du casino pour l’emploi lorsque les travailleurs de casino sont immobiles. L’immobilité des travailleurs de Casino Windsor résulte d’un taux de chômage élevé, de l’absence d’autres emplois offrant une rémunération comparable et d’une frontière internationale. Ce scénario permet à la direction de se prononcer par des mesures disciplinaires tout en récoltant les avantages de la «loyauté» et des efforts des travailleurs. Alors que les États ou les provinces justifient les développements de casinos aux communautés d’accueil économiquement dévitalisées en promettant la création de «bons emplois», les chercheurs et les responsables politiques doivent prendre en considération si de tels développements peuvent créer et exploiter potentiellement une offre de main-d’œuvre captive, conduisant au développement de moins bons emplois de casino.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,002

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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