Cashless Gambling: Potential Money Laundering and Responsible Gambling Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Recent Australian government inquiries into casino, club, and hotel activities identified significant money laundering, and/or junket and links to organised crimes, and governance failings. The findings of two Royal Commissions determined that casinos in Sydney and Melbourne were not suitable entities to hold a gaming licence. Regulators gave these casinos two years to address concerns raised during these inquiries. One recommendation, supported by media reports and public health advocates, suggested the implementation of cashless gambling, that is, the use of non-cash forms of gambling (e.g., digital wallets, QR codes, or gambling debit cards). Others have expressed concerns about counterproductive or unintended consequences of tokenization of money and difficulties in monitoring expenditure. Although potentially useful as an anti-money laundering initiative, the effective use of cashless gambling as a harm minimisation/responsible gambling initiative requires careful consideration of its architecture, that is, the structure, processes and oversight of its implementation and operation. In this paper, we describe the complexities of cashless gambling and highlight relevant issues that need to be addressed. The findings of the various inquiries also raise serious questions regarding the proportion of funds commonly ascribed to individuals with gambling disorders. We conclude that key stakeholders (e.g., government, industry, financial and academic) need to collaborate to develop an optimal cashless gambling structure that achieves its intended objectives for responsible gambling over and above anti-money laundering.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».