Safer by design: Building a collaborative, integrated and evidence-based framework to inform the regulation and mitigation of gambling product risk
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that harms may result from gambling participation as a result of a complex interaction between individual differences among consumers, environmental factors, and the characteristics of the gambling product. The latter of these factors, broadly referred to in this paper as product risk, has received increased policy attention in recent years. Product-focussed approaches to harm reduction, however, are under-developed relative to other forms of player protection and likely reflects the limitations of existing evidence and relative complexity of the topic. In this position paper, we define and explain the concept of product risk and consider what is currently known regarding the link between gambling products and harm. The paper describes the present barriers to develop effective product risk regulation and harm mitigation strategies. These include the competing interests of stakeholders, limited collaboration and information sharing, clear roles, responsibilities and leadership and a lack of integrated evidence-informed approaches. In response to these challenges, we propose adopting a framework comprised of a series of principles to progress this contested area of policy. The framework encourages better collaboration and communication between stakeholders; the accelerated production of valid and reliable evidence; a strategic alignment of stakeholder activity; and, more effective and efficient approaches to assessing and mitigating product risk.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».