Reward reactivity and dark flow in slot-machine gambling: “Light” and “dark” routes to enjoyment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Slot machines are a very popular form of gambling. In this study, we look at two different routes to enjoying slots play. One route involves the degree to which players react to rewards. The other route involves what we call dark flow - a pleasurable, but maladaptive state where players become completely engrossed in slots play, providing an escape from the depressing thoughts that characterize their everyday lives. METHODS: One hundred and twenty-nine high-frequency slots players were tested on slot-machine simulators set up in the lobby of a casino. We measured reward reactivity using post-reinforcement pauses (PRPs) and the force with which players pressed the spin button following different slot-machine outcomes. For each player, we calculated the slopes of PRPs and force as a function of credit gains. We also assessed players' slots game enjoyment and their experience of dark flow, depression, and problem gambling. RESULTS: Both the PRP and the force measures of reward reactivity were significantly correlated with players' enjoyment of the slots session, but neither measure was correlated with either problem gambling or depression. Ratings of dark flow were strongly correlated with slots enjoyment (which accounted for far more positive affect variance than the reward reactivity measures) and were correlated with both problem gambling scores and depression. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Our results suggest that of these two routes to enjoying slot-machine play, the dark flow route is especially problematic. We contend that the dark flow state may be enjoyable because it provides escape from the negative thoughts linked to depression.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».