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Enregistrement W2626992672 · doi:10.4309/jgi.2017.36.3

Built-in bad luck: Evidence of near-miss outcomes by design in scratch cards

2017· article· en· W2626992672 sur OpenAlexaffvenueabout
Madison Stange, Dan Brown, Kevin Harrigan, Michael J. Dixon

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSymbol (formal)ScratchLuckHumanitiesSample (material)PsychologyArtComputer sciencePhilosophyTheologyPhysicsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scratch cards are a pervasive form of gambling in the Canadian marketplace. Despite their widespread appeal, we are only beginning to understand the influence of their structural characteristics on the player. The most widely studied of these characteristics is the near-miss, a game outcome in which the player gets two of the three needed symbols to win a jackpot prize. Although other authors have noted the existence of these outcomes in scratch cards, no systematic investigation has been undertaken to understand their occurrence in these games. We present the results of an analysis to determine the frequency of these outcomes using two samples (sample A, n = 41; sample B, n = 61) of a popular scratch card game available in Ontario, Canada. Our results suggest that certain scratch card games may be designed to include more pairs of jackpot symbols (i.e., more near-miss outcomes) than any other symbol pair. In the game that we analyzed, the top prize symbol occurred more often than any other symbol and appeared to be manipulated to appear in clusters of two, creating many near-miss outcomes to the jackpot prize. This work has strong implications for the study of gambling behaviour, responsible gambling strategies, as well as for the scientific investigation of scratch card games. Les cartes à gratter sont une forme très répandue de jeux sur le marché canadien. Malgré leur grand attrait, nous commençons à comprendre l’influence de leurs caractéristiques structurelles sur le joueur. La caractéristique la plus étudiée parmi elles est un résultat s'approchant du résultat gagnant; le joueur obtient deux des trois symboles nécessaires pour gagner un gros lot. Bien que d’autres auteurs aient noté l’existence de ce genre de résultats dans des cartes à gratter, aucune enquête systématique n’a été entreprise pour comprendre leur occurrence dans ces jeux. Nous présentons les résultats d’une analyse pour déterminer la fréquence de ces résultats en utilisant deux échantillons (échantillon A, n = 41; échantillon B, n = 61) d’un jeu de cartes à gratter populaire, vendu en Ontario, au Canada. Selon nos résultats, certains jeux de cartes à gratter peuvent être conçus pour inclure plus de paires de symboles pour le gros lot (c’est-à-dire des résultats plus proches) que n’importe quelle autre paire de symboles. Dans le jeu que nous avons analysé, le symbole du prix le plus élevé était présent plus souvent que tout autre symbole et semblait être manipulé pour apparaître en grappes de deux, créant de nombreux résultats proches du résultat gagnant. Ce travail a de fortes répercussions pour l’étude du comportement du jeu, du jeu et des stratégies responsables, de même que pour l’étude scientifique des jeux de cartes à gratter.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,340
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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