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Enregistrement W2124002373 · doi:10.1080/14459795.2013.829515

House edge: hold percentage and the cost of EGM gambling

2013· article· en· W2124002373 sur OpenAlexafffund
Richard Woolley, Charles Livingstone, Kevin Harrigan, Angela Rintoul

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Problem Gambling Research Centre
Mots-clésRevenueEconomicsDuopolyTyingOperator (biology)MicroeconomicsValue (mathematics)ClubMonetary economicsAdvertisingDemographic economicsBusinessFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Price in commercial gambling is effectively the house edge of the game. For electronic gaming machines (EGMs), house edge is the hold percentage. The paper tracks changes in hold percentage for club and hotel EGM gambling in Australia. We use real gambling turnover and revenue data to show that hold generally falls over time, save for the State of Victoria between 1993 and 2009. In Victoria, hold fell during the roll-out phase of the sector, before rising steadily. We examine local level data, finding that hold varied considerably by gaming operator across the period, before converging. The unique owner/operator corporate duopoly that existed in Victoria is posed as a potential explanation for aggregate price changes. We then calculate estimates of the monetary value of changes in hold percentage. We find increased hold can lead to substantial monetary redistributions of gamblers' stakes toward the house and away from gamblers. Policy options to protect gamblers from the unfairness of undetectable price rises are discussed, including the possibility of a more tightly regulated hold percentage, a tax on windfall profits derived from raising hold, and tying game identities to particular hold percentages.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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