Return Rates of Online Slot Machines in Trial Mode Influence Players’ Errors of Estimation
Bibliographic record
Abstract
In the present study, we aimed to evaluate the impact of an exaggerated return rate on players’ errors of estimation and irrational beliefs. Conventional return rates for slot machines are set around 92%, whereas online gambling websites often use much higher return rates during demonstration (demo) play. Seventy college students were randomly assigned to play a virtual slot machine programmed to reflect a 92% return rate (control group) or a 180% return rate (experimental group). They completed self-reported measures of errors of estimation (e.g., chances of winning and losing) and irrational beliefs (e.g., having already won guarantees future wins) before and after playing a virtual slot machine for 10 min. Results from mixed 2 x 2 analyses of variance revealed statistically significant differences in errors of estimation (i.e., chances of winning, chances of winning the jackpot, chances of neither winning nor losing) between the experimental and control groups. Furthermore, participants estimated having less chance of losing during a slot machine session after exposure to the exaggerated return rate. Given the fact that many online gambling websites use similar exaggerated return rates during the demo period of their virtual slot machines, the present results suggest that this tactic may incite players to behave differently than they would otherwise during a gambling session. Implications for responsible gambling strategies are discussed.RésuméLa présente étude visait à évaluer l’impact d’un taux exagéré de retour sur les erreurs d’estimation et les croyances irrationnelles des joueurs. Les taux de retour conventionnels pour les machines à sous sont établis à environ 92%, tandis que les sites de jeux en ligne utilisent souvent des taux de retour beaucoup plus élevés dans les démonstrations de jeux. Soixante-dix étudiants universitaires ont été assignés au hasard à une machine à sous virtuelle programmée qui reflète un taux de retour de 92 % (groupe témoin) ou une autre affichant un taux de retour de 180 % (groupe expérimental). Ils ont complété des mesures auto-déclarées des erreurs d’estimation (p. ex., les chances de gagner et de perdre) et des croyances irrationnelles (p. ex., avoir déjà gagné garantit des gains futurs) avant et après avoir joué à une machine à sous virtuelle pendant 10 minutes. Les résultats d’analyses de la variance (mixte 2 x 2) ont révélé des différences statistiquement significatives dans les erreurs d’estimation (c’est-à-dire les chances de gagner, les chances de gagner le jackpot, les chances de ne pas gagner ni de perdre) entre le groupe expérimental et le groupe témoin. De plus, les participants ont estimé avoir moins de chances de perdre pendant une séance de machine à sous après avoir été exposés au taux de retour exagéré. Étant donné que de nombreux sites de jeux en ligne utilisent des taux de retour exagérés similaires pendant la démonstration de leurs machines à sous virtuelles, les résultats actuels suggèrent que cette tactique peut inciter les joueurs à se comporter différemment que pendant une séance de jeu avec une machine affichant un taux de retour conventionnel. On y aborde les conséquences pour les stratégies de jeu responsable.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".