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Record W2560705272 · doi:10.4309/jgi.2016.34.6

Eye on the Prize: High-Risk Gamblers Show Sustained Selective Attention to Gambling Cues

2016· article· en· W2560705272 on OpenAlexaffvenue
Amanda Hudson, Bunmi O. Olatunji, Karen Gough, Sunghwan Yi, Sherry H. Stewart

Bibliographic record

VenueJournal of Gambling Issues · 2016
Typearticle
Languageen
FieldPsychology
TopicGambling Behavior and Treatments
Canadian institutionsUniversity of GuelphDalhousie University
Fundersnot available
KeywordsPsychologyDisengagement theoryAttentional biasGambling disorderHumanitiesDistressDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychiatryCognitionAddictionMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Disordered gambling is characterized by persistent and problematic gambling, leading to impairment or distress, which may be exacerbated by vigilance to gambling cues in the environment. Yet, questions regarding the specific attentional biases present in gamblers remain unresolved. In the current study, we used a rapid serial visual presentation paradigm to examine attentional orienting and maintenance/disengagement for gambling stimuli, relative to emotional and neutral stimuli, in high- and low-risk gamblers (N = 57). High-risk gamblers showed attentional biases for gambling stimuli, relative to other distractors, and these biases were observed at the level of attentional maintenance/disengagement. Low-risk gamblers showed some evidence of non-specific attentional biases (to negative and gambling pictures). Low-risk, but not high-risk, gamblers demonstrated sustained biases for negative items and facilitated disengagement from positive items. Findings highlight differences in attentional processes between high- and low-risk gamblers and point to sustained biases as worthy targets for clinical interventions. Future work should assess the malleability of gambling biases in high-risk gamblers and determine whether altering attention to gambling items influences gambling behaviour.Le jeu compulsif est caractérisé par des comportements liés au jeu qui sont problématiques et persistants, et qui entraînent une détresse ou une incapacité à fonctionner pouvant être exacerbées par l’attention accordée aux signaux associés au jeu dans l’environnement. Pourtant, les questions relatives à la présence d’un biais attentionnel spécifique chez les joueurs demeurent sans réponses. La présente étude a utilisé un modèle de présentation visuelle sérielle rapide (Rapid Serial Visual Presentation [RSVP]) afin d’examiner l’orientation de l’attention et le maintien ou le décrochage de celle-ci en présence de stimuli liés au jeu par rapport à des stimuli neutres et chargés émotivement chez des joueurs à faible risque et à haut risque (N = 57). Un biais attentionnel pour les stimuli liés au jeu pouvant aller jusqu’au maintien ou au décrochage de l’attention a été observé chez les joueurs à haut risque, par rapport aux autres éléments de distraction. Les données sur les joueurs à faible risque indiquent quant à elles la présence d’un biais attentionnel non spécifique (pour les images de jeu et négatives). Un biais attentionnel soutenu pour les éléments négatifs facilitant le décrochage de l’attention à des éléments positifs a été observé chez les joueurs à faible risque, mais non chez ceux à haut risque. Les résultats de l’étude mettent d’une part en évidence les différences entre le processus attentionnel des joueurs à haut risque et celui des joueurs à faible risque, et indiquent d’autre part que les biais attentionnels soutenus peuvent constituer les cibles d’intervention cliniques efficaces. Une prochaine étude devra évaluer la malléabilité du biais attentionnel pour le jeu des joueurs à haut risque et déterminer si une modification de l’attention accordée aux éléments liés au jeu peut influencer les comportements associés au jeu.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.126
Threshold uncertainty score0.808

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.144
GPT teacher head0.421
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations17
Published2016
Admission routes2
Has abstractyes

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