The Neuroscience of Safe Gaming: How to Use Wellness Content
Notice bibliographique
Résumé
Anselme and Robinson suggest that “the motivation to gamble is strongly (though not entirely) determined by the inability to predict reward occurrence and is linked to having too much dopamine in the brain.” An excess of dopamine in some parts of the brain and lesser amounts in others is linked to mood changes, and in particular a decrease in impulse control and an increase in competitiveness. The gaming business wants to avoid reckless gambling and is engaged in research to find evidence-based tools that lower the reactions associated with high dopamine levels. One such tool is a digital therapeutic called myStride.co (patent pending) that uses certified wellness content to balance dopamine levels (mood) in gamblers by clearing the prefrontal cortex and restoring normal levels of dopamine. MyStride.co engages the user with activities that shift their mood, balancing dopamine. In collaboration with Paul Burns, CEO of the Canadian Gaming Association, our objective for this paper is to make gaming companies aware of the early detection and treatment of “risky behavior” before it becomes damaging. This literature review illuminates how stress-related research will help Gaming policymakers build content, like MyStride.co, to avoid high risk-taking behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».