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Enregistrement W7122676492 · doi:10.17605/osf.io/jm3zq

The Illusion of Control in Online Slot Machine Gambling: A Conceptual Extension of Langer and Roth (1975)

2025· other· W7122676492 sur OpenAlexaff
Zaina Alkurdi, L. Clark

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2025
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutcome (game theory)Task (project management)IllusionPerceptionIllusion of controlControl (management)Sequence (biology)Key (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates how different patterns of win/loss outcomes in an online slot machine task influence participants' perceptions of control. In the original study by Langer and Roth (1975), participants predicted the outcomes of 30 coin tosses, receiving immediate feedback on whether each prediction was correct. Participants were assigned to three different sequences of win/loss outcomes: descending (i.e. a cluster of early wins), ascending (a cluster of late wins), or flat (equally distributed wins). The outcome sequences influenced subsequent perceptions of control, such that individuals presented with early wins overestimated their ability on the task. The Langer & Roth finding was recently confirmed in an online conceptual replication by Eben et al (2022), but the coin toss task has limited ecological validity to real-world gambling. The current project adapts the original sequence conditions to an online slot machine task, where participants will experience one of the three outcome patterns over 30 trials. The win-loss ratio is identical across conditions, but the conditions differ in the temporal pattern of winning. After the task, participants will answer questions adapted from Langer and Roth (1975) to assess the illusion of control. We will also assess behavioural variables (bet size and initiation speed) to further understand the effect of outcome sequences in slot machines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0010,014
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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