Video lottery: winning expectancies and arousal
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study investigates the effects of video lottery players' expectancies of winning on physiological and subjective arousal. DESIGN: Participants were assigned randomly to one of two experimental conditions: high and low winning expectancies. SETTING: Participants played 100 video lottery games in a laboratory setting while physiological measures were recorded. Level of risk-taking was controlled. PARTICIPANTS: Participants were 34 occasional or regular video lottery players. They were assigned randomly into two groups of 17, with nine men and eight women in each group. INTERVENTION: The low-expectancy group played for fun, therefore expecting to win worthless credits, while the high-expectancy group played for real money. MEASUREMENTS: Players' experience, demographic variables and subjective arousal were assessed. Severity of problem gambling was measured with the South Oaks Gambling Screen. In order to measure arousal, the average heart rate was recorded across eight periods. FINDINGS: Participants exposed to high as compared to low expectations experienced faster heart rate prior to and during the gambling session. According to self-reports, it is the expectancy of winning money that is exciting, not playing the game. CONCLUSIONS: Regardless of the level of risk-taking, expectancy of winning is a cognitive factor influencing levels of arousal. When playing for fun, gambling becomes significantly less stimulating than when playing for money.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».