Self-exclusion and imposed exclusion as strategies for reducing harm: Data from three Swiss Casinos
Bibliographic record
Abstract
Swiss gambling legislation is unique in that it includes health concerns and obligations for gambling operators. Specifically, the operators are required to provide social measures for the prevention of problem gambling. Moreover, gamblers with financial problems must either be banned from all casinos in Switzerland or exclude themselves. This study examines the reasons that lead to the application for a voluntary exclusion. It also considers to what extent excluded gamblers circumvent their respective prohibitions. Furthermore, it aims to identify the self-reported reasons why gamblers seek to lift the exclusion. The present study is the first of its kind to examine these questions, using data provided from three Swiss Casinos. A first step in the study involved analyzing the data obtained by trained Shift Managers during interviews with 8,170 gamblers, with the interviews taking place between 2006 and 2015. An invalidated casino questionnaire, based on DSM-IV criteria, was also completed by 3,650 participants from this sample. A second step involved evaluating forms. These forms were the documents completed during interviews with 1,005 gamblers who had successfully applied to have their interdiction terminated, with the person responsible for implementing social measures completing the forms. The findings indicated that most players had found other ways to gamble, during the exclusion period. The main reason gamblers gave for wishing to remove their ban was wanting to be able to visit a casino again. The possible reasons for this discovery are discussed, alongside the benefits and drawbacks of using industry-generated data.Résumé La législation suisse sur les jeux est unique en ce sens qu’elle inclut les problèmes de santé et des obligations pour les opérateurs de jeux. Plus précisément, ces derniers sont tenus de prévoir des mesures sociales pour prévenir la dépendance au jeu. De plus, les joueurs qui ont des problèmes financiers doivent soit être exclus de tous les casinos suisses, soit s’en exclure de manière volontaire. Cette étude examine les raisons qui sous-tendent la demande d’exclusion volontaire. Elle examine également dans quelle mesure les joueurs exclus contournent leur exclusion et elle vise à déterminer les raisons invoquées par les joueurs pour demander la levée de l’exclusion. La présente étude est la première du genre à examiner ces questions, en utilisant les données fournies par trois casinos suisses. Une première étape de l’étude a consisté à analyser les données obtenues auprès de 8 170 joueurs par des chefs de quart qualifiés, entre 2006 et 2015. De cet échantillon, 3 650 participants ont également répondu à un questionnaire non validé sur les casinos, basé sur les critères du DSM-IV. Une deuxième étape a consisté à évaluer les formulaires que la personne responsable de l’application des mesures sociales avait remplis lors d’entretiens auprès de 1 005 joueurs qui avaient réussi à faire lever leur exclusion. Les résultats indiquent que la plupart des joueurs ont trouvé d’autres moyens de jouer pendant la période d’exclusion. La principale raison invoquée par les joueurs pour la levée de leur exclusion est qu’ils souhaitaient pouvoir se rendre à nouveau dans un casino. Nous discutons des raisons possibles de cette situation, ainsi que des avantages et des inconvénients de l’utilisation de données générées par le secteur.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".