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Enregistrement W2592513117 · doi:10.4309/jgi.2017.35.1

An Examination of the Relationship Between Social Casino Gaming and Gambling: The Bad, The Ugly, and The Good

2017· article· en· W2592513117 sur OpenAlexaffvenue
Michael J. A. Wohl, Melissa Salmon, Samantha J. Hollingshead, Hyoun S. Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPopularityHumanitiesSocial psychologyAdvertisingSociologyArtBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social casino games (i.e., free-to-play online gambling-themed games) are now ubiquitous on social network platforms such as Facebook. Their popularity and similarity to gambling games has raised concern that, among other things, social casino games will normalize gambling behaviour, which may contribute to gambling participation and to a rise in the rate of disordered gambling (see Gainsbury, Hing, Delfabbro, & King, 2014; Kim, Wohl, Salmon, Gupta, & Derevensky, 2015; Parke, Wardle, Rigbye, & Parke, 2013). Herein, we review theory and research that address potentially bad (migration to gambling) and ugly (increased rate of problem gambling) consequences of social casino gaming. We also outline the limits and boundaries of this presupposition. Specifically, we outline contexts in which social casino games may yield positive consequences when played, including the use of such games as a proxy for gambling among disordered gamblers. Drawing on these discussions, we offer a path model for gambling behaviour that places social casino gaming at its core. Although we, like others, present some pessimism regarding the outcome of social casino game play, this paper points to situations and motivations that may yield positive effects.Les jeux de casino sociaux (à savoir, les jeux de hasard gratuits en ligne) se retrouvent maintenant sur les plateformes de réseaux sociaux comme Facebook. Leur popularité et leur ressemblance avec les jeux d’argent soulèvent des inquiétudes que les jeux de casino sociaux aient entre autres pour effet de normaliser les comportements de jeu, lesquels peuvent contribuer à une participation aux jeux de hasard et à une augmentation du taux de jeu compulsif (voir Gainsbury, Hing, Delfabbro, et King, 2014; Kim, Wohl, Salmon, Gupta, et Derevensky, 2015; Parke, Wardle, Rigbye, et Parke, 2013). Dans le présent article, nous analyserons la théorie et les travaux de recherche qui traitent des conséquences potentiellement néfastes (engouement pour les jeux d’argent) et horribles (augmentation du taux du jeu compulsif) des jeux de casino sociaux. Nous définissons également les limites de cette affirmation. Plus particulièrement, nous présentons une vue d’ensemble des contextes dans lesquels les jeux de casino sociaux peuvent avoir des conséquences positives lorsqu’on s’y adonne, notamment l’utilisation chez les joueurs pathologiques de ces jeux comme substitut pour les jeux de hasard. En nous inspirant de cette analyse, nous proposons un modèle de cheminement pour les comportements de jeu où les jeux de casino sociaux occupent la place centrale. Bien que nous soyons un peu pessimistes, et nous ne sommes pas les seuls, en ce qui a trait aux répercussions des jeux de casino sociaux, cet article cite des situations et des motivations qui peuvent amener des effets positifs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,392
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,092 · 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.

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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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