Crimping the Croupier: Electronic and mechanical automation of table, community and novelty games in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Technological innovation has increased electronic and mechanical automation to traditional games that replace or augment human croupiers, and also change how the games are enjoyed. Little is known about how these automated products may influence people's gambling or entice new players to try these table and community games. Research regarding the characteristics of electronic gaming machines (EGMs) has provided insights into the potential consequences associated with technological enhancements. However, without knowing how these products differ to their traditional counterparts, it is difficult to begin to understand their implications on player expenditures and product safety. An Australian national environmental scan of these electronically and mechanically enhanced table-game and community-game products was conducted to identify the characteristics of these automated products Australia-wide. Based on EGM research (Armstrong & Rockloff, 2015), the "VICES" framework was identified as an appropriate organising principle for surveying the features of automated products. The VICES acronym specifies 5 criteria by which automated products might differ from traditional table-games: (v)isual and auditory enhancements, (i)llusion of control, (c)ognitive complexity, (e)xpedited play, and (s)ocial customisation. The findings suggest that automation provides the potential for the provision of products that intensify gambling engagement with the attendant potential for gambling-related harm. Further research, however, is needed to find if this potential harm is manifest in real-world gambling environments.
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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 ».