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Enregistrement W4409662163 · doi:10.1016/j.addbeh.2025.108363

Never tell me the odds: Typical return-to-player information increases gamblers’ perceived chances of winning

2025· article· en· W4409662163 sur OpenAlexfundno aff
Leonardo Weiss‐Cohen, Jamie Torrance, Philip Newall

Notice bibliographique

RevueAddictive Behaviors · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Gambling Research Institute, University of CalgaryResponsible Gambling FundGambling Research Exchange OntarioUniversity of BristolEconomic and Social Research InstituteUniversity of NottinghamVictorian Responsible Gambling Foundation
Mots-clésOddsPsychologySocial psychologyMedicineLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Previous research on RTP messaging used higher-than-average payouts. • We test the impact of an industry-average RTP message. • RTP message increased perceived chances of winning when compared to no information. • House edge messages performed better than RTP, but no better than no information. • Gamblers deserve better information about gambling products. Previous research has shown that gamblers consistently misunderstand return-to-player (RTP) information, and participants shown an RTP of 93% reported that they were more likely to win than those who were shown no information. However, this effect might have been inflated by a higher-than-average RTP percentage. We experimentally test the impact of showing an industry-average RTP message of 90% on gamblers’ perceived chances of winning, in two studies across two countries (UK and US). Slot players from Prolific (N = 6062) were shown either an RTP message (“This game has an average percentage payout of 90%”), two different House Edge (HE) messages (“This game keeps 10% of all money bet” or “This game is programmed to cost you 10% of your stake on each bet”) or No-Information, and asked to rate their perceived chances of winning at a new slot machine. Across both studies and countries, participants rated their perceived chances of winning as significantly higher with a typical 90% RTP message than with No Information, with large effect sizes ( ORs > 5). Both HE messages significantly outperformed RTP, but were no better than No-Information. These effects were moderated by PGSI in the No-Information condition, with participants with higher PGSI responding with higher chances of winning, but not in the other conditions. These results show an undesired side-effect of the consistently ineffective RTP information and confirm the superiority of HE over RTP, although none of the messages were superior to No-Information. Gamblers deserve to be better informed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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