Time required to move cash through slot machines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present an empirical study on the time needed to load and disburse cash using bill validators on slot machines and stand-alone cash dispensers in casinos in British Columbia under a Ticket In Ticket Out (TITO) system. Design/methodology/approach Testing took place over two days, using 18 machines. The results were extrapolated to estimate the approximate time required to process $1,000,000 with different average bill amounts in the cash mix and three different bill validator machines in common use. The average value per bill using the cash mix used by the public in the casino was $33.11 [standard error (SE) $2.11]. Findings The mean time/accepted note ranged from 4.12 to 9.65 s, depending on bill validator type. This implies that the time needed to load $1,000,000 onto credit slips using bill validators on slot machines ranges from 35 to 81 h, excluding rest breaks and other breaks. The time needed to redeem $1,000,000 is estimated to be 3 h. Practical/implications The implications of these finding for illicit actors to successfully launder large amounts of cash are discussed. Given the time needed to physically handle the cash, and other control systems currently in use in casinos in British Columbia, processing large amounts of cash using bill validators on slot machines would require a highly organized team that would find it difficult to elude detection. Originality/value The trial results provide a baseline estimate to be used going forward when investigating or proposing money laundering methodologies that include slot machines.
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.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 découle