SY38-4 * THE ROLE OF NEAR-MISSES OUTCOMES AND INHIBITION LINKED TO PERSISTENCE IN A SIMULATED SLOT MACHINE TASK
Notice bibliographique
Résumé
It is established that gambling "near-miss" outcomes (i.e. losing narrowly in a game of chance) promote persistent play. Although there have been recent advances in understanding the neurobiological responses to gambling near-misses, the psychological mechanisms involved in these events remain unclear. Recently, it has been shown (by using a laboratory slot machine task to deliver wins, near-misses and losses) that near-misses were more frequently perceived by problematic gamblers as an indicator of a future success (Clark et al., 2009). While impaired inhibition is implicated in case-control studies in pathological gambling, no studies have examined how inhibitory capacities moderate gambling behavior. In the current study, gamblers from the community played to a slot machine task which experimentally manipulate the delivering of win, miss, and near miss outcomes, and which comprises a non-mandatory extinction phase displaying only miss and near-miss outcomes. Participants were also tested with a stop-signal paradigm assessing prepotent response inhibition. The main findings of the studies are that (1) poor inhibition predicts persistence under extinction and (2) higher self-reported desire to play again both win and near-miss outcomes. This study for the first time highlighted the role of prepotent response inhibition in persistence ("chasing" behaviors) in simulated gambling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».