Notice bibliographique
Résumé
As a popular form of recreational risk taking, gambling games offer a paradigm for decision neuroscience research. As an individual behavior, gambling becomes dysfunctional in a subset of the population, with debilitating consequences. Gambling disorder has been recently reconceptualized as a "behavioral addiction" in the DSM-5, based on emerging parallels with substance use disorders. Why do some individuals undergo this transition from recreational to disordered gambling? The biomedical model of problem gambling is a "brain disorder" account that posits an underlying neurobiological abnormality. This article first delineates the neural circuitry that underpins gambling-related decision making, comprising ventral striatum, ventromedial prefrontal cortex, dopaminergic midbrain, and insula, and presents evidence for pathophysiology in this circuitry in gambling disorder. These biological dispositions become translated into clinical disorder through the effects of gambling games. This influence is better articulated in a public health approach that describes the interplay between the player and the (gambling) product. Certain forms of gambling, including electronic gambling machines, appear to be overrepresented in problem gamblers. These games harness psychological features, including variable ratio schedules, near-misses, "losses disguised as wins," and the illusion of control, which modulate the core decision-making circuitry that is perturbed in gambling disorder.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».