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Enregistrement W4238575941 · doi:10.4309/jgi.v0i37.3989

Can We Expect More Students Dropping out of Education to Play Poker or Has Online Poker Become too Challenging?

2017· article· en· W4238575941 sur OpenAlexvenueno aff
Niri Talberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPopulationDrop outAdvertisingSocial psychologyEconomicsSociologyBusinessDemographic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poker is a popular game, especially among male students. It is known to be highly time-consuming and might lead to players dropping out from education. Yet little is known about why it is so time-consuming. In this article, it is argued that developing and maintaining the requisite skill in poker is a continually ongoing process and the game is highly competitive. If a player is not capable of improving at the same or a higher rate as his or her opponents, that person will be bound to lose in the long run. Twelve young poker players and three “old-timers” were interviewed about changes in online poker and problems with combining poker and education. A thematic analysis was used, which concluded that prioritizing between poker and education can be understood in terms of a weight balance; if a student makes enough money from poker, then quitting school seems like a rational choice. If poker income decreases, then education becomes more important. Several of the informants have found themselves having to choose between poker and education. This study argues that poker has become more competitive and less popular in the last five years, making it harder to succeed as a professional player. Several of the informants described the poker population as more homogenous and with a higher level of skill than before. This, they claim, makes the game less profitable for the best players and that might reduce a student’s inclination to drop out of education. ResumeLe poker est un jeu populaire, particulièrement auprès des étudiants masculins. On sait qu’on peut y consacrer beaucoup de temps et que ce jeu peut même mener à l’abandon des études. On s’explique pourtant mal les raisons pour lesquelles les joueurs y consacrent tant de temps. Dans cet article, on explique que ce jeu est très compétitif et que pour maintenir et développer ses compétences, il faut s’y adonner de manière assidue. Si un joueur ne parvient pas à s’améliorer au même rythme que celui de ses adversaires ou à un rythme plus rapide, il perdra à long terme. Douze jeunes joueurs de poker et trois « vétérans » ont été sondés sur les changements dans le poker en ligne et les problèmes liés à la combinaison poker et études. On a utilisé une analyse thématique qui a permis de conclure que les priorités entre le poker et les études peuvent être comprises sur le plan de l’équilibre; si, par exemple, un étudiant fait assez d’argent au poker, quitter l’école semble alors être un choix rationnel. Si au contraire le revenu au poker diminue, les études deviennent alors plus importantes. Plusieurs personnes sondées ont révélé avoir eu à choisir entre le poker et les études. Cette étude fait aussi valoir que le poker est plus compétitif et moins populaire depuis les cinq dernières années, ce qui rend la réussite comme joueur professionnel d’autant plus difficile. Plusieurs ont décrit la population de joueurs comme étant plus homogène et ayant un niveau de compétence plus élevé qu’avant. Selon les répondants, le jeu serait devenu moins rentable pour les meilleurs joueurs, diminuant ainsi l’envie d’un étudiant d’abandonner ses études.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,392
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,139 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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