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Enregistrement W7030001914

Les conceptions erronées de jeu chez les joueurs de loterie

2020· other· fr· W7030001914 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative methodologyPerceived qualityOligarchy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quelques chercheurs s'intéressent aux conceptions erronées et aux habitudes de jeu des joueurs de loterie. Ladouceur et al. (1995) suggèrent que l'importance des lots offerts motive les joueurs à élaborer des stratégies de jeu afin d'améliorer leurs chances de gagner. Ces stratégies de jeu développent chez le joueur une confiance aveugle en ses habiletés, puisqu'elles lui donnent l'illusion qu'il peut influer sur les résultats du tirage. Les études montrent que les conceptions erronées sont présentes chez la majorité des joueurs de loterie. Réalisée auprès de 300 joueurs de loterie, la présente étude examine les différences entre les conceptions erronées pour trois types de loterie, soit la loterie 6/49 choix des numéros, la loterie 6/49 mise-éclair et la loterie instantanée. Les résultats révèlent une différence entre les trois types de loterie relativement à l'évaluation de la perception de contrôle. Les joueurs de loterie 6/49 qui choisissent leurs numéros ont davantage confiance en leur billet. Plus de 69% d'entre eux refusent systématiquement d'échanger leur billet contre un autre, alors que ce taux s'établit à 48% chez les joueurs de loterie 6/49 mise-éclair et à 45% chez les joueurs de loterie instantanée. La présence de biais cognitifs en ce qui concerne la compréhension de la notion de hasard, l'interdépendance des événements et les quasi-succès est notée pour les trois types de loterie, bien qu'il n'y ait aucune différence significative entre les groupes. La discussion soulève les implications pratiques et théoriques de ces résultats et aborde des orientations possibles pour d'éventuelles recherches.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2020
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