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Enregistrement W4413803110 · doi:10.29173/mlj1453

Off to the Races: Bill 31 The Horse Racing Regulatory Modernization Act (Liquor, Gaming and Cannabis Control Act And Pari -Mutuel Levy Act Amended)

2025· article· en· W4413803110 sur OpenAlexaboutno aff
Lauren Gowler

Notice bibliographique

RevueManitoba Law Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationLegislatureGovernment (linguistics)CommissionHorse racingModernization theoryLawPublic administrationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Horse Racing Regulatory Modernization Act, otherwise known as Bill 31, was first introduced to the Manitoba Legislative Assembly in October 2020. This piece of legislation seeks to modernize the regulatory framework for thoroughbred and standardbred horse racing in the province. Its main goal is to switch the regulator for the horse racing industry from the Manitoba Horse Racing Commission (MHRC) to the Liquor, Gaming and Cannabis Authority (LGCA). On its surface, Bill 31 ran a smooth race and successfully crossed the finish line. It received positive support throughout the legislative process, and was granted Royal Assent on May 12, 2021. However, this paper, while examining the bill itself and the discussion that surrounded its journey, will also explore the story underlying this piece of legislation and the motivating factors that got it to the starting gate in the first place. To truly understand the purpose of this Bill and the impact of the amendments contained within – it is necessary to dive into the world of horse racing; survey the current status of the horse racing industry in Manitoba; explore the government’s reliance on, and regulation of, gambling activities; and how regulations are made and regulators appointed. This paper seeks to highlight a number of concerns regarding the government’s complicated relationship with horse racing. Subsequently, this paper will pose a few recommendations on how the government could take steps to improve the transparency and accountability in the legislation and regulation-making process – especially when it comes to handling gambling policy and regulating sports, like horse racing.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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