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Enregistrement W2040776588 · doi:10.1007/s10899-015-9538-x

“I was that close”: Investigating Players’ Reactions to Losses, Wins, and Near-Misses on Scratch Cards

2015· article· en· W2040776588 sur OpenAlexafffund
Madison Stange, Candice Graydon, Mike J. Dixon

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Problem Gambling Research Centre
Mots-clésScratchPsychologyValence (chemistry)Outcome (game theory)Social psychologyArousalCognitive psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While scratch cards are a popular, accessible, and inexpensive form of gambling, very little is known about how they affect and influence the player. This study sought to understand the physiological and subjective experience of scratch card play, with special emphasis on the effect of near-miss outcomes (i.e. uncovering two out of three "grand prize" symbols needed to win said prize), which are remarkably prevalent in scratch card games. Thirty-eight undergraduate students from the University of Waterloo each played two custom scratch card games and experienced three types of outcomes (losses, wins and near-misses) while their skin conductance levels (SCLs) and post-reinforcement pauses were recorded. Each participant also rated each outcome in terms of its subjective level of arousal, valence, and frustration. Our results indicate that players interpreted near-misses as negatively valenced, highly arousing, frustrating losses, and were faster to move onto the next game following this type of outcome than following winning outcomes. Additionally, near-miss outcomes were associated with the largest amount of change in SCLs as the outcome was revealed. This work has implications for the problem gambling literature as it provides evidence of the frustration hypothesis of near-misses in scratch cards, and is the first study to examine the physiological and psychological experiences of scratch card players.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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