Réduction des risques et jeux d’argent. Questions ouvertes par la révision du dispositif suisse
Bibliographic record
Abstract
Initialement associé à l’approche de santé publique des drogues illégales, le concept de réduction des risques et dommages (RDR) a été défini par des programmes et des pratiques visant à réduire les conséquences négatives des conduites addictives sur les plans sanitaire, social et économique, et ce, sur la base d’indicateurs scientifiquement pertinents. En matière de jeu excessif, l’approche de santé publique demeure le parent pauvre et le concept de RDR n’a été implanté que de manière marginale, subordonnée à des politiques soucieuses de maximiser les recettes de l’État. En Suisse, la révision de la législation sur les jeux d’argent réactualise la question de la RDR appliquée au jeu excessif. En érigeant la protection des joueurs au rang d’objectif premier du dispositif projeté, le gouvernement suisse a contraint ses réseaux de prévention à revenir sur les fondements de la RDR, à considérer l’efficience des différentes mesures de prévention du jeu excessif et à faire un bilan critique du dispositif de régulation préexistant. Si l’addiction aux jeux d’argent est aujourd’hui reconnue comme une maladie, il y a lieu d’interroger la responsabilité de l’État sous l’angle du droit à la santé. Cependant, il existe un conflit structurel entre la perception de la santé publique et la perception des opérateurs de jeu, qui ont des impératifs économiques de rentabilité. Pour la santé publique, la liberté économique des opérateurs est, par définition, restreinte par l’intervention de l’État, car les opérateurs remplissent la fonction d’auxiliaires chargés d’offrir un jeu à moindre risque par des monopoles d’État ou des régimes d’octroi de licences. Pour les opérateurs, il s’agit d’abord de préserver la liberté économique. Un débat sur les nouveaux cadres de régulation et une redéfinition des objectifs des politiques publiques concernant les jeux d’argent apparaissent inévitables.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".