The Near-Miss Effect in Slot Machines: A Review and Experimental Analysis Over Half a Century Later
Notice bibliographique
Résumé
In games of chance, a near miss is said to occur when feedback for a loss approximates a win. For instance, obtaining "cherry-cherry-lemon" on a slot machine could be considered a near miss. Sixty-six years ago, B.F. Skinner first proposed the idea that near-miss events might reinforce continued play in slot machines, and despite some inconsistencies in the experimental literature, belief in this "near-miss effect" has remained strong. In the present manuscript, we will review this literature and present experimental assessments of the near-miss effect on the frequency of the gambling response. Experiment 1 used a tightly controlled resistance-to-extinction procedure in pigeons to evaluate the putative reinforcing effect of near misses relative to a control "far-miss" reel pattern. Experiment 2 extended Experiment 1's procedure to human participants. The results of both experiments failed to support the near-miss effect hypothesis. Experiment 3 used a further simplified procedure to assess the validity of the resistance-to-extinction paradigm when a probable conditional reinforcer was present on the reel stimuli. Although a clear conditional response was obtained from the reel, subsequent testing in extinction revealed no conditionally reinforcing function of this stimulus on operant response frequency.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».