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Enregistrement W4410907320 · doi:10.1080/14459795.2025.2508460

A framework for independent research using industry funding: the Massachusetts model

2025· article· en· W4410907320 sur OpenAlexaff
B J Andrews, Mark Vander Linden, Michael J. A. Wohl

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceEconomicsBusinessOperations researchRegional scienceManagementSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Massachusetts Model represents an approach to funding gambling research that addresses concerns about industry influence while advancing evidence-based policy and harm reduction initiatives. Developed by the Massachusetts Gaming Commission (MGC), this model integrates mandatory industry fees, an open procurement process, and a robust commitment to open science principles. The Massachusetts Model aligns research with public health priorities and ensures rigorous oversight through its Research Review Committee. This paper explores the model’s development, its unique legislative provisions – including access to player-level data – and its impact on advancing gambling research and policy. Comparative analyses highlight the advantages and limitations of alternative funding approaches worldwide. We contend that the Massachusetts Model offers a viable path forward for other jurisdictions seeking to engage in rigorous scientific inquiry using indirect industry funding, while maintaining independence and transparency. In doing so, it addresses broader challenges in securing sustainable funding for independent research in the field of gambling studies, providing a framework that prioritizes public health and ethical governance in the research process and its outcomes.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Incitatifs · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptMétarecherche
Domaine: Incitatifs · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0270,049
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,935
Tête enseignante GPT0,740
Écart entre enseignants0,195 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineIncitatifs
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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