Losses Disguised as Wins Affect Game Selection on Multiline Slots
Notice bibliographique
Résumé
Multiline slots are exciting games that contain features which make them alluring. One such feature is a loss disguised as a win (LDW); wherein, players win less than they wager (e.g., bet 2 dollars, win back 50 cents), but this net loss is disguised by flashing graphics and winning sounds. Research to date concludes that LDWs are both rewarding and reinforcing. Here, we investigated whether LDWs affect players' game selection. Thirty-two undergraduate students with experience playing slot machines played 100 spins on four games-two had positive payback percentages (115%) and two had negative payback percentages (85%) after 100 spins. For each payback percentage condition, there was a game with no LDWs and a game with a moderate number of LDWs. For the 100 spins, players could choose to play whichever game they wished. They then rated their preference for each game following the 100-spins and chose a game to continue playing. The majority of players preferred playing the positive payback percentage game with LDWs and chose to continue playing this game over the three other games. We conclude that in addition to LDWs being reinforcing and rewarding, LDWs do in fact influence game selection. We conclude that responsible gambling initiatives should educate players about LDWs.
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 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 ».