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Enregistrement W4390731206 · doi:10.29173/cgs157

License to Gamble: Discursive Perspectives on the 2019 Reregulation of the Swedish Gambling Market

2024· article· en· W4390731206 sur OpenAlexvenueno aff
Klara Goedecke, Jessika Spångberg, Johan Svensson

Notice bibliographique

RevueCritical Gambling Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFolkhälsomyndighetenVetenskapsrådetPublic Health Agency
Mots-clésLegitimationPublic discourseOligopolyMerge (version control)LicenseDiscourse analysisOrder (exchange)SociologyPolitical economyPolitical scienceEconomicsMarket economyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last decades, several European gambling markets have been reregulated. In 2019, it was Sweden’s turn; the former oligopoly was replaced by a licensing system. In this article, the governmental inquiry in which the new system was proposed, outlined, and justified is studied using discourse analysis. Medical, public health, and free market discourses have been shown to dominate articulations of gambling in several national contexts, but the ways in which these discourses interact, overlap, and differ are crucial to understand better in order to appreciate the production and legitimation of meanings around gambling. Moreover, the 2019 reregulation has not yet been studied from discursive perspectives; thus, the article makes both theoretical and empirical contributions. The article demonstrates that market and medical discourses structure the inquiry. While they sometimes overlap and merge, their co-existence also causes tensions, for instance regarding whether an increase in gambling is acceptable or not. The article points to a strengthening of market and medical discourses and a weakening of public health discussion within Swedish gambling debates.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0180,095
Communication savante0,0230,011
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2024
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Résumé présentoui

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