An experiment on the perceived efficacy of fear-based messages in online roulette
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined the emotional and cognitive evaluations as well as the perceived efficacy of fear-based, text-only pop-up messages. The pop-up messages were presented when viewing a 3-minute prerecorded video of online roulette play. Fifty-nine people who gamble online viewed both low- and high-threat messages that reflected, by random assignment, either the financial (n= 27) or social (n= 32) consequences of gambling. Participants then reported their emotional and cognitive evaluations of the messages, as well as their perceived efficacy to facilitate responsible gambling. Eye-tracking was used as an objective measure of attention to the message. A 2 (message theme: social, financial) x 2 (threat level: low, high) mixed-model ANOVA was used to examine the evaluations and efficacy of the messages. The main effects of message theme/threat level were not significant. The 2 × 2 interaction for the outcome of overall effectiveness was significant, whereby the high-threat and social message combination was rated more effective than other combinations. For eye-tracking, there were no significant findings. The results suggest that fear-based social messaging may be more effective than non-fear inducing or financially-oriented messages. Further research can explore if messages that are perceived to be effective likewise lead to lower-risk gambling.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».