Implications of the Increasing Convergence of Video Gaming and Gambling: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Two of the most popular recreational activities, video gaming and gambling, have converged in a number of different ways including through (1) social casino gaming, (2) loot boxes, (3) skin betting, (4) esports betting, and (5) play-to-earn video gaming. These convergences have brought about concerns, surrounding the increased risk of problems related to excessive use. The present paper reviews the current literature across these 5 areas of convergence, summarizing the implications for policy and future research. The findings from our review generally underscore the modest to strong increase in risk for harms due to these convergences that has important policy implications for regulation. However, much of the research continues to draw from convenience sampling and cross-sectional study designs. Therefore, though concerns regarding continued convergence persist, there is a strong need for further research in this area that utilizes more rigorous methods and employs a broader assessment of both video gaming and gambling engagement. Deux des activités récréatives les plus populaires, les jeux vidéo et les jeux d’argent, ont convergé de différentes manières, notamment par le biais : (1) des jeux de casino sociaux, (2) des coffres de butin, (3) des paris Skin, (4) des paris sportifs en ligne, et (5) des jeux vidéo où l’on gagne de l’argent. Ces convergences ont suscité des inquiétudes quant au risque accru de problèmes liés à une utilisation excessive. Le présent document passe en revue la littérature actuelle dans ces cinq domaines de convergence, en résumant les implications pour la politique et la recherche future. Les résultats de notre examen soulignent généralement l’augmentation modeste à forte du risque de dommages due à ces convergences, qui a d’importantes implications politiques pour la réglementation. Toutefois, une grande partie de la recherche continue de s’appuyer sur des échantillonnages de commodité et des études transversales. Par conséquent, bien que les inquiétudes concernant la poursuite de la convergence persistent, il est absolument nécessaire de poursuivre les recherches dans ce domaine en utilisant des méthodes plus rigoureuses et en procédant à une évaluation plus large des jeux vidéo et de l’engagement dans les jeux d’argent.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».