A Research Note on the Impact of the Economic Recession on Indian Gaming in Connecticut
Notice bibliographique
Résumé
The economic recession that began in the fall of 2007 has tested the durability of the gaming industry in the United States. According to a 2009 “State of the States” report released by the American Gaming Association (AGA), gross gaming revenues nationwide were down 4.7% from 2007, while the New York Times reports that 60% of gaming patrons across the country have cut back their spending on casino gambling (Urbina 2009). Discourse regarding the overall impact of the economic recession on Indian gaming has been less definite. Both the National Indian Gaming Association (NIGA) and the National Indian Gaming Commission (NIGC) have reported that, while revenues from Indian gaming have slowed over the past year, the industry remains relatively unaffected by the economic downturn overall (NIGA 2009; NIGC 2009). The NIGC reports that Indian gaming industry’s gross revenues in 2008 exceeded revenues in 2007 by approximately $500 million, translating into a 2.3% increase since the dawn of the recession (NIGC 2009). However, this information comes alongside news surfacing across Indian Country of declines in net win (Palermo 2009), dips in discretionary spending (Toensing 2009; Urbina 2009), layoffs and salary cuts of casino employees (Light and Rand 2009; Salgado 2009), and even casino closures (Palermo 2009). In a research note appearing in the Spring 2009 issue of this journal, we reported that the tribes with Class III gaming in the state of New Mexico had experienced a steady decline in net win revenues since the first quarter of 2008, with further losses anticipated in 2009. Thus, while the resiliency of the Indian gaming industry may be substantiated at the national level, there appears to be considerable variation in regards to the impact of the recession at the tribal level that continues to deserve attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».