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Enregistrement W3168799814 · doi:10.29173/cgs110

$14.5-Billion Per Year and Counting: Canadian Gambling Statistics

2021· article· en· W3168799814 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rhys Stevens

Notice bibliographique

RevueCritical Gambling Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesAlberta Gambling Research Institute, University of CalgaryGambling Research Exchange Ontario
Mots-clésLiberian dollarPsychologyRevenueStatisticsActuarial scienceEconomicsAccountingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ask any gambler how much money they spend on gambling in a typical year and you’ll almost certainly see a quizzical look appear on their face. Individuals are frequently reluctant to disclose such information and those that do typically find it difficult to recall the specifics of their gambling spending. Gamblers who are willing and able to answer might also need some clarification since the question could be referring to either the cumulative amount of dollars gambled or the net dollar figure gambled after accounting for wins and losses[1]. But what if, instead of asking individual gamblers about their spending, one was attempting to determine gambling spending for the entire country of Canada including provinces and territories… are these figures even available? Are provincial and territorial gambling regulators and operators forthcoming with this information? The short answer is that, yes, it is indeed possible to determine a figure for Canada’s net commercial gambling revenue using available data[2]. In this article, I’ll describe my rationale for documenting available Canadian gambling statistics, methods employed, and challenges encountered. A selection of charts is interspersed throughout to illustrate key gambling statistics using examples from the Canadian Gambling Statistics (1970-2020) online database which was created to house these collected statistics and make them publicly accessible. [1] To learn about these intricacies, see Wood & Williams (2007) ‘How Much Money Do You Spend on Gambling?’ The Comparative Validity of Question Wordings Used to Assess Gambling Expenditure and Auer & Griffiths (2017) Self-Reported Losses Versus Actual Losses in Online Gambling: An Empirical Study. [2] Calculate at $14.51-billion in 2019 or about $500 per Canadian adult (18+ years of age) – for details, see Figure 1.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0090,021
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,008

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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