Post-reinforcement pauses during slot machine gambling are moderated by immersion
Notice bibliographique
Résumé
The post-reinforcement pause (PRP) is an operant effect in which response latencies increase on trials following the receipt and consumption of reward. Human studies demonstrate analogous effects in electronic gambling machines that utilise random ratio reinforcement schedules. We sought to identify moderators of the human PRP effect, hypothesising that the magnitude of gamblers’ PRPs is moderated by the type of reinforcing outcome (genuine wins vs. losses-disguised-as-wins [LDWs] vs. free-spin bonus features) and individuals’ level of gambling immersion , a cognitive state linked to problem gambling. Experienced slot machine users ( N = 53) played a real slot machine for 20 min. The dependent variable was defined as the time delay in the initiation of each bet (“Spin Initiation Latency”; SIL). Using 80% of trials, a linear model was fit regressing SIL on the independent variables (outcome type, immersion, and outcome-by-immersion interaction), and a larger group of covariates (participant ID, trial number, winnings, etc.) selected using double-robust LASSO-regularised regression. The previously unseen 20% of cases were used to validate the model. Positively reinforcing outcome types (wins, LDWs, bonus spins) showed significantly larger SILs than losses, indicating a PRP effect. Immersion did not predict response latencies, but win-by-immersion and LDW-by-immersion interactions indicated that pauses were greater among more immersed participants. The small number of free-spin bonus features showed similar trends that were not statistically significant. These results indicate that gamblers immersed in play remained sensitive to in-game reinforcement (contrary to a prevailing account), and provide guidance for researchers bridging laboratory research and real-world behaviour.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».