Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Zakonska ureditev stav na konjske dirke v Republiki Sloveniji
ID
Šadl, Vito
(
Avtor
),
ID
Podobnik, Klemen
(
Mentor
)
Več o mentorju...
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(944,86 KB)
MD5: 39123309B26E6E1A9E27A20F17CF8F10
PID:
20.500.12556/rul/831a1a49-abf5-4f2a-9791-ac47fe4d9723
Galerija slik
Izvleček
Konjske dirke imajo pri nas dolgo in bogato zgodovino. A v nasprotju z veliko večino preostalih držav, kjer se lahko pohvalijo s podobno razvitostjo in tradicijo tega področja, stave na konjske dirke pri nas ne predstavljajo finančne osnove za razvoj reje športnih konj in organizacijo konjskih dirk. Zakon o igrah na srečo daje možnost organizacije stav na prireditvah pod okriljem krovnih konjeniških organizacij, a s svojimi zahtevami in striktno regulacijo ne omogoča učinkovitega financiranja področja. Ekonomska analiza trenutne ureditve razkriva, da namena zakonodajalca, zapisanega celo v besedilu Zakona o igrah na srečo, s trenutno ureditvijo ni možno doseči. Za uresničitev namena spodbujanja reje športnih konj, ki blagodejno vpliva na razvoj podeželja, lokalno ekonomijo in odpiranje novih delovnih mest, je potrebna celovita zakonska prenova področja stav na konjske dirke.
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
Igre na srečo
,
stave
,
stave na konjske dirke
,
konjske dirke
,
reja športnih konj
,
Zakon o igrah na srečo.
Vrsta gradiva:
Diplomsko delo/naloga
Organizacija:
PF - Pravna fakulteta
Leto izida:
2018
PID:
20.500.12556/RUL-99342
COBISS.SI-ID:
16030289
Datum objave v RUL:
16.01.2018
Število ogledov:
4017
Število prenosov:
1029
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
ŠADL, Vito, 2018,
Zakonska ureditev stav na konjske dirke v Republiki Sloveniji
[na spletu]. Diplomsko delo. [Dostopano 10 april 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=99342
Kopiraj citat
Objavi na:
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
Legal regulation of betting on horse races in the Republic of Slovenia
Izvleček:
Horse racing has a rich and long history in our country. However, contrary to the vast majority of other countries that can boast a comparable level of development and tradition of this area, horse-race betting in our country does not represent financial basis for the development of racehorse breeding and organisation of horse races. The Gaming Act provides the possibility to organise betting at events under the auspices of umbrella equestrian organisations; nevertheless, the Act does not allow for an efficient financing of this field due to the requirements and strict regulation of the Act. The economic analysis of the current regime shows that the intention of the legislator, written down even in the wording of the Gaming Act, cannot be achieved under the current arrangements. In order to realise the purpose of encouraging the breeding of racehorses, which has a beneficial effect for rural development, local economy and job creation, a comprehensive legislative reform relative to horse-race betting is needed.
Ključne besede:
Gambling
,
betting
,
horse-race betting
,
horse races
,
racehorse breeding
,
Gaming Act
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
DEEP LEARNING METHODS FOR BIOMETRIC RECOGNITION BASED ON EYE INFORMATION
Part of speech tagging of slovene language using deep neural networks
Automatic classification of buildings with deep learning
Object detection and classification in aquatic environment using convolutional neural networks
Superposition and compression of deep neutral networks
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Time series classification based on convolutional neural networks
The preparation of photos' dataset and its classification using deep neural networks
Prediction of geospatial raster data using convolutional neural networks
Development of an advanced system for lane detection on GPU platforms
Comparison of different deep neural network learning algorithms in autonomous driving
Nazaj