MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3005642768 · doi:10.1111/add.15010

Effects of winning cues and relative payout on choice between simulated slot machines

2020· article· en· W3005642768 sur OpenAlexafffundabout
Marcia L. Spetch, Christopher R. Madan, Yang S. Liu, Elliot A. Ludvig

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Gambling Research Institute, University of CalgaryNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and aims Cues associated with winning may encourage gambling. We assessed the effects on risky choice of slot machine of: (1) neutral sounds paired with winning, (2) casino‐related cues (such as the sound of coins dropping and pictures of dollar signs) and (3) relative payouts. Design Experimental studies in which participants repeatedly chose between safer and riskier simulated slot machines. Safer slot machines paid the same amount regardless of which symbols lined up. Risky machines paid different amounts depending on which symbols lined up. Effects of initially neutral sounds paired with the best payout were assessed between‐groups (experiment 1a) and within‐participants (experiment 1b). In experiment 2, pairing of casino‐related audiovisual cues with payout was assessed within participants, and cue timing was assessed between groups. Setting A university research laboratory in Edmonton, Canada. Participants Undergraduate students (n = 630 across three experiments). Measurements Preference for riskier over safer machines, preference between machines that differed in cues, payout recall and frequency estimates for payouts. Risky choice was calculated as the proportion of choices of the risky machine when presented with a fixed machine of the same expected value. Findings In experiment 1a, risky choice was slightly increased by pairing a sound with the best payout compared with pairing the sound with a lower payout ( P = 0.04, d = 0.28) but not compared with no sound [ P = 0.36, d = 0.13, Bayes factors (BF) 10 = 0.22]. In experiment 1b, people did not prefer a machine with a best‐payout sound over one with a lower‐payout sound ( P = 0.67, d = 0.03, BF 10 = 0.11). Relative payout affected choice: risky choices were higher for high‐ than low‐payout decisions ( P < 0.001, d = 0.53). In experiment 2, people preferred machines with casino‐related cues paired with winning ( P < 0.001, r 2 = 0.11) and cue timing (at choice or concurrently with the win) had no effect ( P = 0.95, r 2 = 0.0, BF 10 = 0.05). Casino‐related cues also enhanced payout memory ( P = 0.013 and 0.006). Cue effects were not specific to risk: people also preferred fixed‐payout machines with casino‐related cues ( P < 0.001, r 2 = 0.16). Conclusions In a gambling simulation, student participants chose more risky slot machines when payouts were relatively higher and when casino‐related cues were associated with payouts. Pairing a neutral sound with the best payout did not consistently affect slot machine choice, and the effect of casino cues did not depend on their timing. Casino‐related cues enhanced payout memory.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAddictionMême sujetConsumer Market Behavior and PricingTravaux en français237 207