Effects of expertise on football betting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Football (soccer) is one of the most popular sports in the world, including Europe. It is associated with important betting activities. A common belief, widely spread among those who participate in gambling activities, is that knowledge and expertise on football lead to better prediction skills for match outcomes. If unfounded, however, this belief should be considered as a form of "illusion of control." The aim of this study was to examine whether football experts are better than nonexperts at predicting football match scores. METHODS: Two hundred and fifty-eight persons took part in the study: 21.3% as football experts, 54.3% as laypersons (non-initiated to football), and 24.4% as football amateurs. They predicted the scores of the first 10 matches of the 2008 UEFA European Football Championship. Logistic regressions were carried out to assess the link between the accuracy of the forecasted scores and the expertise of the participants (expert, amateur, layperson), controlling for age and gender. RESULTS: The variables assessed did not predict the accuracy of scoring prognosis (R2 ranged from 1% to 6%). CONCLUSIONS: Expertise, age, and gender did not appear to have an impact on the accuracy of the football match prognoses. Therefore, the belief that football expertise improves betting skills is no more than a cognitive distortion called the "illusion of control." Gamblers may benefit from psychological interventions that target the illusion of control related to their believed links between betting skills and football expertise. Public health policies may need to consider the phenomenon in order to prevent problem gambling related to football betting.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».