Chasing in online gambling and its practical application in gambling intervention
Notice bibliographique
Résumé
'Chasing' refers to a tendency to increase betting in an effort to recoup prior losses (i.e., 'loss chasing') or to satisfy an increased gambling desire following wins (i.e., 'win chasing'). Chasing characterizes the transition from recreational to problem gambling, but few studies have examined this behaviour systematically. Using online gambling data, I sought a holistic understanding of chasing by capturing between- and within-session chasing behaviour. Further, I evaluated a behavioural intervention to reduce loss chasing. Chapters 2, 3, and 4 examined between- and within-session chasing using naturalistic data from a gambling website (PlayNow.com in British Columbia, Canada). For between-session chasing, average gamblers returned more slowly after a losing session and returned more quickly after a winning session. Within-session chasing depends on game type, chasing measurement (bet amount vs. quit probability), and outcome timeframe (immediate vs. cumulative outcomes). Across most games, loss chasing depended more on timeframe but not measurement, whereas win chasing depended more on measurement. After losing more on the last bet, gamblers staked larger amounts over a longer session, but when cumulative losses mounted, gamblers staked smaller amounts over a shorter session. After winning more, gamblers bet more over a shorter session. Chapter 4 used enrolment in the Voluntary Self-Exclusion (VSE) program as a proxy for likely gambling problems. While conventional assessments of gambling problems focus on between-session loss chasing, it did not differentiate VSE gamblers from Non-VSE gamblers. Instead, these groups differed in their within-session loss chasing tendencies. Therefore, future research aiming to identify high-risk gambling patterns should also consider within-session behavioural markers. Chapter 5 recruited gamblers from the survey platform, Prolific, and examined the effectiveness of a novel ‘cashing out’ procedure in alleviating loss chasing. In non-problem gamblers, the cashing out manipulation significantly lowered the amount wagered, aligned with the realization effect. There was no interaction between the cashing-out condition and the gambling group, although the cashing-out procedure was not statistically significant in the at-risk or problem gambling groups. These findings provide future directions for identifying gambling problems based on behavioural tracking data, and present proof of concept data for a new digital harm reduction tool.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».