Notice bibliographique
Résumé
Controversy has surrounded the activity of gambling ever since its legalization under the authority of the provincial governments in Canada. Due to the nature of the activity, there are several delicate and complicated issues that arise. On both sides of the debate, there are numerous arguments in favour of and against legalized gambling. The government argues that legalized gambling is a way of creating new jobs and earning revenue without raising taxes. On the other hand, there are those who argue that the political integrity of the governments comes into question. In addition, there are several hidden social costs that result from legalized gambling. Issues such as problem gambling, crime, and unemployment seem almost inevitable. When analyzing the question of legalized gambling it is important to calculate the costs and benefits that come with it. Research so far has shown that there seems to be more of a cost rather than a benefit with legalized gambling. The social toll that gambling creates is far greater than the monetary benefits that are generated. In fact, in the long run, the monetary benefits may just be negated because of the actions that need to be taken to deal with the social costs. Therefore, this paper shall argue that legalized gambling is a detriment to society.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».