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Enregistrement W4322217218 · doi:10.31219/osf.io/taes2

Illegal video game loot boxes with transferable content on Steam: a longitudinal study on their presence and non-compliance with and non-enforcement of gambling law

2023· preprint· en· W4322217218 sur OpenAlexfundno aff
Leon Y. Xiao, Laura L. Henderson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGambling Research Exchange OntarioEuropean Commission
Mots-clésCompliance (psychology)EnforcementBusinessVideo gameAdvertisingLawPsychologyComputer scienceSocial psychologyMultimediaPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Loot boxes are gambling-like mechanics in video games that can be bought with real-world money to obtain random rewards. Regulators in many countries have considered whether different loot box implementations fall within the existing legal definition of ‘gambling.’ Most countries’ regulators say that only loot boxes (i) players spent real-world money to purchase and (ii) provide randomised content (iii) that possesses real-world monetary value (e.g., be transferable between players) legally constitute ‘gambling.’ A comprehensive review of Valve’s Steam platform for PC games identified 35 games, including some of the most popular games with hundreds of thousands of concurrent players, that implement paid loot boxes with transferable content worth real-world money. These would likely fall afoul of current gambling laws in many countries. Contrary to previous statements published by gambling regulators promising enforcement, consumers, policymakers, and other stakeholders should be aware of the existence and popularity of these presumably illegal loot boxes and how gambling law has not actually been enforced against them. The situation remained unchanged one year later. This longitudinal perspective demonstrates a continued state of non-compliance by game companies and non-enforcement by gambling regulators that leaves consumers unprotected and at risk of encountering illegal content and experiencing harm.

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)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,067 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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