PROBABILITY DISCOUNTING OF GAINS AND LOSSES: IMPLICATIONS FOR RISK ATTITUDES AND IMPULSIVITY
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sixty college students performed three discounting tasks: probability discounting of gains, probability discounting of losses, and delay discounting of gains. Each task used an adjusting-amount procedure, and participants' choices affected the amount and timing of their remuneration for participating. Both group and individual discounting functions from all three procedures were well fitted by hyperboloid discounting functions. A negative correlation between the probability discounting of gains and losses was observed, consistent with the idea that individuals' choices on probability discounting tasks reflect their general attitude towards risk, regardless of whether the outcomes are gains or losses. This finding further suggests that risk attitudes reflect the weighting an individual gives to the lowest-valued outcome (e.g., getting nothing when the probabilistic outcome is a gain or actually losing when the probabilistic outcome is a loss). According to this view, risk-aversion indicates a tendency to overweight the lowest-valued outcome, whereas risk-seeking indicates a tendency to underweight it. Neither probability discounting of gains nor probability discounting of losses were reliably correlated with discounting of delayed gains, a result that is inconsistent with the idea that probability discounting and delay discounting both reflect a general tendency towards impulsivity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle