A Critical View on the Discussion for Expansion of the Legalization of Sports Gambling : Focusing on the Cases of U.S and Canada
Bibliographic record
Abstract
이 연구에서는 스포츠 도박의 합법화 범위를 확대한 대표적 사례라 할 수 있는 미국과 캐나다의 논의 과정과 주요 내용, 이후의 전개 양상을 분석하여 우리나라의 현실에 맞는 바람 직한 정책적 방안을 모색하고자 하였다. 연구결과 미국과 캐나다에서는 새로운 세수 확보를 통한 조세 수입의 증가, 이로 인한 공익적 재투자의 효과 등 일정한 경제적 효과가 나타나고 있는 것으로 분석되었다. 그러나 이에 대한 반대급부로 스포츠 도박에 대한 청소년 참여 인 구의 증가와 도박 중독자 양산, 가계 경제의 붕괴, 정신적 문제를 경험하는 인구의 증가, 온 라인 도박 광고의 범람으로 인한 신규 수요의 지속적 증가 등 다양한 사회적 부작용을 야기 하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 최근 불법 도박 산업의 성장세와 도박중독자의 증가세가 심각한 반면 여전히 도박중독 억제를 위한 관련 예산과 제반 인프라가 현저히 부족한 우리나 라에서는 스포츠 도박 합법화의 범위를 확대할 경우 그것을 통해 기대할 수 있는 경제적 효 과보다 월등히 큰 개인적, 사회적 손실에 직면할 가능성이 높을 것으로 우려된다. 이에 우리 나라에서는 합법적인 스포츠 도박의 범위를 확대하기보다는 오히려 최근 기승을 부리고 있는 불법 스포츠 도박을 강력하게 통제하는 전략에 더욱 주안점을 두어야 할 것으로 보인다. 특 히, 무엇보다 불법 스포츠 도박의 주요 거점이자 수익원이라 할 수 있는 불법 도박사이트와 같은 온라인 도박 시장에 대한 대대적인 단속과 통제, 도박광고 등 유입수단에 대한 억제를 통해 청소년 등의 신규 유입 수요를 억제하는 것이 더욱 바람직할 것이다. 또한 도박 중독의 예방과 치료를 위한 관련 예산과 제반 인프라를 확충하여 도박 중독을 예방하도록 하고 도박 중독자들에 대한 재활과 치료정책이 보다 적극적으로 추진되도록 해야 할 것이다.
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 | 0.023 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.023 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.012 |
| Open science | 0.006 | 0.006 |
| Research integrity | 0.030 | 0.024 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".