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Enregistrement W3091777149 · doi:10.4309/jgi.2021.46.8

Pachinko/Pachislot Playing Participation in Japan: Results from a National Survey

2020· article· en· W3091777149 sur OpenAlexvenueno aff
Akiyo Shoun, Akira Sakamoto, Yukiko Horiuchi, Kumiko Akiyama, Ishida Hitoshi, Kikunori Shinohara, Yasunobu Komoto, Taku Sato, Naoyuki Nishimura, Nobuo Makino

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyStratified samplingPsychologyGeographyHumanitiesMedicineSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To understand individuals' pachinko/pachislot playing behavior, one of the major games in Japan, we conducted a national study of Japanese residents between 18 and 79 years old. From resident records, in which all Japanese citizens are registered, 9,000 individuals were chosen by the two-stage stratified random sampling method. The number of individuals who submitted valid responses was 5,060 (response rate: 56.2%). The analysis result indicated that 582 (11.5%) played pachinko/pachislot in the last 12 months ("past-year players"). Compared to "non-players" (those who never played pachinko/pachislot before or did not play in the last 12 months), past-year players had higher 12-month participation rates in all 10 gambling activities other than pachinko/pachislot. To compare demographic variables between the past-year players and non-players, χ2 tests were carried out. The tests discovered that past-year players were more likely to be males in their 30s, junior high school graduates, and making a similar annual household income to the median value for all respondents. Next, demographic variables were compared for each participation level and significant differences between age groups were found; participants in their 60s and 70s visited pachinko/pachislot parlors more frequently than those in their 20s to 40s. This is the first study to reveal the details of pachinko/pachislot playing behavior in Japan.RésuméUne enquête nationale a été menée auprès de résidents japonais âgés de 18 à 79 ans dans le but d’étudier le comportement des joueurs de pachinko/pachislot, l’un des principaux jeux pratiqués au Japon. À partir du registre de déclaration de résidence, auquel tous les citoyens du pays sont inscrits, 9000 personnes ont été sélectionnées en suivant la méthode d’échantillonnage aléatoire stratifié en deux étapes. Sur ce nombre, 5060 ont donné des réponses valides (taux de réponse : 56,2 %). Selon les résultats, 582 (11,5 %) ont joué au pachinko/pachislot dans les 12 derniers mois (« joueurs de l’année précédente »). Comparativement aux « non-joueurs » (à savoir ceux qui n’ont jamais pratiqué ce jeu dans le passé ou au cours des 12 derniers mois), les joueurs de l’année précédente affichent sur 12 mois des taux de participation plus élevés à 10 autres activités de jeux de hasard outre le pachinko/pachislot. Des tests de chi-square ont été réalisés en vue de comparer les variables démographiques entre les joueurs de l’année précédente et les non-joueurs. Les premiers étaient plus susceptibles d’être des hommes dans la trentaine et des diplômés des écoles intermédiaires, dont le revenu familial annuel se rapprochait de la valeur médiane pour l’ensemble des répondants. Les variables démographiques ont été comparées pour chaque niveau de participation, faisant apparaître des différences notables entre les groupes d’âge : les sexagénaires et les septuagénaires fréquentaient les maisons de pachinko/pachislot plus souvent que les générations de la vingtaine à la quarantaine. Cette étude est la toute première à révéler des détails sur les habitudes de jeux de pachinko/pachislot au Japon.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,511
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,009 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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