Effects of Audiovisual Cues on Game Immersion during Simulated Slot Machine Gambling
Notice bibliographique
Résumé
Modern slot machines can create immersive experiences for gamblers. Design features, including audiovisual cues, may influence these experiences, potentially interacting with personal risk factors for disordered gambling. According to the incentive salience hypothesis of addiction, reward-paired audiovisual cues strongly motivate behavior. This study manipulated audiovisual cues during simulated slot machine gambling to test the effects of varying intensities on self-reported immersion. Undergraduate students (n = 156) played a realistic slot machine simulation within an authentic cabinet. They experienced three intensities of audiovisual cues: Minus, Intermediate, and Plus. Participants completed self-report questionnaires, including a retrospective game immersion questionnaire. The pre-registered hypothesis was partially supported: the Intermediate cue condition was associated with greater game immersion than the Minus condition (p < 0.05). Exploratory models revealed higher total scores on the depression, anxiety, and stress scale predicted greater immersion in the Intermediate condition (p < 0.001). A Cue x Gender interaction was driven by greater immersion in the Intermediate cue condition among women, but not men (p < 0.05). Problem gambling severity predicted greater immersion across all models (p < 0.001). Audiovisual cues influenced immersion in slot machine gambling, supporting regulatory attention to audiovisual features as an engineered product aspect. Contrary to predictions, immersion was highest at the intermediate not maximal level of stimulation. Gender and affective symptoms also impacted immersion, indicating personal risk factors in susceptibility.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».