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Enregistrement W4283656663 · doi:10.1080/14459795.2022.2086992

The customer-brand relationship in the gambling industry: positive play predicts attitudinal and behavioral loyalty

2022· article· en· W4283656663 sur OpenAlexaffabout
Samantha J. Hollingshead, Christopher G. Davis, Michael J. A. Wohl

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoyaltyPsychologyOddsSocial psychologyLoyalty programLoyalty business modelPerceptionPositive relationshipAdvertisingMarketingBusinessMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research draws on the model of positive play (i.e. responsible gambling) to investigate whether positive play beliefs (e.g. accurate understanding about the odds of success on games of chance) and behavior (e.g. setting a limit on gambling expenditures) are associated with attitudinal loyalty and behavioral loyalty. Results from Study 1 indicated that among American casino loyalty program members (N = 188), positive play was predictive of attitudinal loyalty when controlling for disordered gambling symptomatology. In Study 2, using survey and player-account data from 383 members of a Canadian casino loyalty program, we found that positive play was negatively associated with behavioral loyalty, but that this association was eliminated after accounting for disordered gambling symptomatology. These results suggest that fostering positive play may help increase positive perceptions of a casino and its loyalty program without undermining the amount of money a player spends at that casino.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,931

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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