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Enregistrement W4415634992 · doi:10.29173/cgs215

Reframing gambling harms as the product of a predatory industry

2025· article· en· W4415634992 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Mills, C Jenkins, James W. Grimes, James P. Sampson, Paula Reavey, Susie Sykes

Notice bibliographique

RevueCritical Gambling Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLondon South Bank UniversityUniversity of WestminsterNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCognitive reframingFraming (construction)NarrativePublic healthRationalityProduct (mathematics)Context (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The framing of public health challenges influences how societies and governments respond to them. This paper suggests that public health professionals counter the claims and influence of harmful community industries by amplifying the reframing efforts of progressive social movements. We engage with Jurgen Habermas’ Critical Theory, which lends theoretical support for this argument, while a practical example is presented of a network which sought to shift gambling harms narratives to focus on harmful industry products and practices. Habermasean constructs inform an analysis of 33 semi-structured interviews, including people with Lived Experience (LE) of gambling harms. Habermas’ ideas, notably his diagnosis of modern social problems as antagonism between the System and the Lifeworld, provide political-economic context to the emergence of a LE social movement. Habermas’ notion of communicative rationality underpins both the internal logic of this movement and public health professionals’ attempt to nurture a ‘counterpublic’ around it: i.e., a space for new ways of thinking and talking about social issues. Paradoxically, the findings reveal the importance and limitations of local collaborations with people affected by harmful industries in the face of those industries’ power, products and advertisements. The findings have implications for the theory and practice of commercial determinants research.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
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