MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4240728814 · doi:10.4309//jgi.2018.38.12

Influence of Social Interaction on Women College Students’ Electronic Gambling Machine Behaviour

2018· article· en· W4240728814 sur OpenAlexvenueno aff
Rory A. Pfund, Meredith K. Ginley, James Whelan, Samuel C. Peter, Briana S. Wynn, Matthew T. Suda, Andrew W. Meyers

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesConversationSocial psychologySocial relationInterpersonal interactionAffect (linguistics)ArtCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social influence affects college students’ gambling behaviours. However, few studies have experimentally investigated the influence of social interaction on college students’ gambling behaviour, and those studies that have yielded mixed findings. Women college students (n = 109) who endorsed recreational gambling behaviour were randomly assigned to gamble on electronic gambling machines (EGMs) in three conditions: warm social interaction from a confederate (i.e., initiating and maintaining conversation), cold social interaction from a confederate (i.e., refraining from initiating and maintaining conversation), or gambling alone. On average, participants in the warm social interaction condition placed significantly fewer spins and spent more time placing bets on the EGMs compared to the cold social interaction and no confederate conditions. When examining gambling behaviour over time, participants in the warm social interaction condition increased their bet size and the time between their bets over time compared to the cold interaction and no confederate conditions. These results suggest that interpersonal interactions significantly affect gambling behaviour. However, future research is needed to investigate these social processes in other forms of gambling and other gambling experiences.RésuméL’influence sociale affecte les comportements de jeu des étudiants collégiaux et universitaires. Cependant, peu d’études ont analysé de manière expérimentale l’influence de l’interaction sociale sur le comportement de jeu des étudiants, et les études ont donné des résultats mitigés. Les étudiantes (n = 109) qui ont adopté un comportement de jeu récréatif ont été affectées au hasard à des jeux électroniques en fonction d’une des trois conditions suivantes : avec interaction sociale amicale d’un camarade (c.-à-d., qui amorce et entretient la conversation), avec interaction sociale froide d’un camarade (qui s’abstient d’amorcer et d’entretenir la conversation) ou en solitaire. En moyenne, les participantes en condition d’interaction sociale amicale ont joué beaucoup moins de tours et ont consacré plus de temps à parier sur les appareils de jeu électroniques, comparées à ceux qui étaient en interaction sociale froide ou en solitaire. En examinant le comportement de jeu sur une période donnée, les participantes en condition d’interaction sociale amicale ont augmenté la taille des paris et la durée entre les paris par rapport à celles qui étaient dans une interaction sociale froide et en solitaire. Ces résultats font ressortir que les interactions interpersonnelles affectent de manière importante le comportement du jeu. Cependant, d’autres recherches doivent être effectuées pour analyser ces processus sociaux dans d’autres formes de jeux de hasard et d’autres expériences de jeu.

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 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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Gambling IssuesMême sujetGambling Behavior and TreatmentsTravaux en français237 207