Behavioural expressions of loss-chasing in gambling: A systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Loss-chasing, the tendency to continue and/or intensify gambling following losses, is a key clinical symptom in gambling disorder and a central feature in problem gambling, endorsed by at-risk problem gamblers. Despite its centrality, the extant literature has often operationalised loss-chasing across distinct behavioural expressions. The current systematic scoping review aimed to map the heterogeneous operationalisations of loss-chasing in the literature. The reviewed studies defined loss-chasing either between-sessions (n=39) or within-sessions (n=38), as a long-recognised distinction. For both categories, further behavioural expressions could be distinguished. Between-session loss-chasing was captured by endorsing an item ‘returning another day/time to recoup losses’, or behaviourally as the interval between successive sessions, or as increasing stakes on the next visit. Within-session loss-chasing was defined as continuing to gamble, and/or intensifying betting either by increased risk-taking, stake size, or speed of play. Additionally, much heterogeneity was observed in gambling contexts examined, the exact definition of loss, and the potential delineation of win-chasing. Open questions and future directions are discussed. Overall, this paper severs as a first step towards more conceptual clarity of loss-chasing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».