“Help Is the Sunny Side of Control”: The Medical Model of Gambling and Social Context Evidence in Canadian Personal Bankruptcy Law
Notice bibliographique
Résumé
At the start of the twentieth century, people who gambled excessively were viewed as morally deviant. Now, they are viewed as suffering from a medical disorder. Legal actors incorporate this medical approach to gamblers into how they apply the law. This shift from a moral to a medical model reorients actors from punishing gamblers to helping them, and thus can be characterized as a positive, humane development. Yet the medical model has drawbacks too. The medical model can be used to justify paternalistic and potentially harmful interventions in the lives of individuals, and it obscures the social context in which individuals’ behaviour occurs. The drawbacks of the medical model can be illustrated with the example of gamblers who undergo personal bankruptcy proceedings. Many of the legal actors practicing bankruptcy law have adopted a medical approach to gamblers. They have reoriented their practices to serve therapeutic ends. Yet, they may be inadvertently harming the bankrupts they are trying to help. The risk of harms created by the medical model can be mitigated by educating legal actors about the social context in which gambling occurs. This article synthesizes research on the social context of gambling in Canada and illustrates how it can inform the practices of legal actors who implement Canadian personal bankruptcy law. The example of Canadian personal bankruptcy law underlines the importance of incorporating social context evidence into the practice law, especially when a legal issue has been medicalized.
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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 | 0,015 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,041 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».