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Enregistrement W1526560342

Do the Friedman International Standards of Casino Design Apply to Canada

2010· article· en· W1526560342 sur OpenAlexaboutno aff
Emir Crowne

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonopolistic competitionSightArchitectureKey (lock)FeelingDesign elements and principlesLawMarketingAdvertisingBusinessComputer scienceEconomicsPolitical scienceMicroeconomicsPsychologyComputer securityHistorySocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I continue my exploration of gaming law by examining casino design. I will argue that in Canada – where gaming is under the rigid monopolistic control of the Provincial Governments – that casino design may be as much of a legal question as it is a psychological and architectural issue. When it comes to casino design, there are two models that ‘dominate’ the landscape. The model proposed by David Krane argues that casinos should be designed like ‘adult playgrounds. In this model, the comfort and ‘homely’ feeling of a casino is emphasized, as is open spaces, high ceilings, water and vegetation. In contrast, the Friedman International Standards of Casino Design focus on player counts and utilitarian features. In this model, the design and layout of the gaming machines and tables is central. Low ceilings, congested gaming equipment, short sight lines and narrow, winding aisles (that lead to isolated, intimate playing areas) are key. Ontario casinos are said to be a blend of the Krane and Friedman design principles. In this article, I explore the viability of a Canadian casino that is designed largely on the Friedman Design Principles, and suggest that many of these “international standards” or “winning principles” may not apply in Canada. And unlike George Costanza from Seinfeld, I feign no expertise in architecture (although I did have a passing interest in marine biology at one time).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2010
Routes d'admission1
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