Gambling disorder is associated with reduced sensitivity to expected value during risky choice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Individuals with gambling disorder display increased levels of risk-taking, but it is not known if it is associated with an altered subjective valuation of gains and/or losses, perception of their probabilities, or integration of these sources of information into expected value. METHODS: Participants with gambling disorder (n = 48) were compared with a healthy comparison group (n = 35) on a two-choice lottery task that involved either gains-only or losses-only gambles. On each trial, two lotteries were displayed, showing the associated probability and magnitude of the possible outcome for each. On each trial, participants chose one of the two lotteries, and the outcome was revealed. RESULTS: Choice behaviour was highly sensitive to the expected value of the two gambles in both the gain and loss domains. This sensitivity to expected value was attenuated in the group with gambling disorder. The group with gambling disorder used both probability and magnitude information less, and this impairment was greater for probability information. By contrast, they used prior feedback (win vs loss) to inform their next choice, despite the independence of each trial. Within the gambling disorder group, problem gambling severity and trait gambling-related cognitions independently predicted reduced sensitivity to expected value. The majority of observed effects were consistent across both gain and loss domains. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Our results provide a thorough characterization of decision processes in gain and loss domains in gambling disorder, and place these problems in the context of theoretical constructs from behavioural economics.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».