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Enregistrement W4210759580 · doi:10.4309/jgi.2022.49.6

Erroneous Beliefs Verbalized While Playing Online Poker

2022· article· en· W4210759580 sur OpenAlexaffvenue
Priscilla Brochu, Isabelle Giroux, Julie Dufour, Daniel Fortin‐Guichard, Étienne Gagnon, David Paquet, I. Smith, Serge Sévigny

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenialPsychologyTournamentIllusion of controlSocial psychologyGame of chancePerceptionIllusionApplied psychologyCognitive psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to compare erroneous beliefs of online Texas Hold’em poker players with different level of severity of problems, in situations that could cause negative emotions. Verbalizations of three groups of gamblers (low-risk, n=10; at-risk, n=10 and problem, n=10) while playing an online poker tournament in a laboratory setting. Participants were not aware that they played against research assistants and that all cards received were predetermined and the same for all participants. Beliefs related to the illusion of control were found in the three groups of gamblers. At-risk and problem gamblers’ perceptions denote a greater influence given to their ability on the game results, with even a denial of the part played by chance. Poker-specific beliefs, different from those usually held by game-of-chance gamblers, were also found. These results are discussed to provide ideas in how to adapt erroneous perceptions questionnaires for online poker players.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,167 · 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.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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