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Enregistrement W3183735835 · doi:10.1556/2006.2021.00046

On being loyal to a casino: The interactive influence of tier status and disordered gambling symptomatology on attitudinal and behavioral loyalty

2021· article· en· W3183735835 sur OpenAlexafffundabout
Samantha J. Hollingshead, Michael J. A. Wohl, Christopher G. Davis

Notice bibliographique

RevueJournal of Behavioral Addictions · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareGambling Research Exchange OntarioOntario Problem Gambling Research Centre
Mots-clésLoyaltyPsychologyLoyalty programSocial psychologyLoyalty business modelMarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Casino loyalty programs are marketing strategies designed to foster attitudinal (i.e., identification and satisfaction) and behavioral (i.e., spending) loyalty among gamblers by offering rewards to members. Casino loyalty programs use a tier-based structure to segment members who spend more money into higher tiers, where they receive better rewards (compared to lower tiered members). Tier-based structures may encourage increased expenditure among patrons, especially among players living with a gambling disorder. The current work aimed to examine whether tier status and disordered gambling symptomatology interact to predict attitudinal and behavioral loyalty. METHODS: Study 1 used a cross-sectional design to examine whether tier status and disordered gambling symptomatology interact to predict self-reported loyalty among a sample of American casino loyalty program members (N = 396). In Study 2, archival player account data from Canadian casino loyalty program members (N = 649) were analyzed to examine whether tier status and disordered gambling symptomatology interact to predict objective measures of behavioral loyalty. RESULTS: The greatest effect of tier status on attitudinal and behavioral loyalty was observed among non-problem gamblers in the highest tiers. Tier status, however, did not influence loyalty among members high in disordered gambling symptomatology. DISCUSSION: Results suggest that once gambling has become problematic, loyalty programs may not influence player attitudes and behaviors. Non-problem gamblers may be particularly susceptible to the tiered structure of the programs. CONCLUSION: Non-problem gamblers may benefit from casino loyalty programs in the short-term but longitudinal research is needed to understand the long-term influence of membership.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,356 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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