A clean slate: adapting the realization effect to online gambling and its effectiveness in people with gambling problems
Notice bibliographique
Résumé
Betting more after losses (i.e. ‘loss chasing’) is a central clinical feature of disordered gambling. According to Prospect Theory, increasing risk-seeking following losses could arise from a failure to ‘re-reference’. By contrast, successful re-referencing between successive decisions closes the mental account, and any losses are regarded as final or realized; gamblers should not chase realized losses. The present study sought to test this ‘realization effect’ among gamblers using an ecologically-valid online gambling task. We were further interested in whether the effectiveness of the loss realization varied as a function of problem gambling severity. Using online recruitment of past-year gamblers stratified on the Problem Gambling Severity Index, we tested a group without gambling problems (n=227), a group with at-risk gambling (n=239), and a group with gambling problems (n=223). Over a sequence of 9 bets, after bet 6, half of the participants underwent a simulated realization procedure that entailed cashing out from the gambling website, and re-depositing their remaining funds on another website. The feedback comparison group were shown their account balance after bet 6 but did not withdraw or transfer their funds. In line with the realization effect, the group with non-problem gambling significantly reduced their bet after cashing out. The realization procedure did not significantly ameliorate loss chasing in the groups with at-risk gambling or gambling problems. We conclude that the realization effect can be elicited in an online gambling context, but that stronger interventions for realizing losses may be required for people experiencing gambling problems.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».