关于oTree单Room适配多处理的方案合理性咨询

你的方案完全合理，这是在oTree Hub上开展多处理实验的常规做法，原因如下：

• Room的核心功能是对参与者进行分组管理，单个Room足以承载所有会话的参与者——不同会话通过唯一会话代码已经实现了完全隔离，不会出现跨会话的参与者混淆问题。
• oTree Hub的会话机制本身支持为不同处理创建独立会话，每个会话可绑定特定处理逻辑，参与者输入对应会话代码即可进入目标处理组，和Room数量没有强制绑定要求。
• 这种方式能大幅简化配置：无需在settings.py中为每个处理单独定义Room，减少冗余代码，后续新增处理时直接在Hub创建新会话即可，无需修改本地配置再重新部署。

补充注意事项 #

• 创建会话时务必确认已选择正确的处理（treatment），避免配置失误导致参与者进入错误组别。
• 若后续需要针对特定处理做特殊的参与者分流或权限配置，再考虑新增Room也完全可行，当前方案完全满足常规多处理实验的需求。

你当前的Room配置代码如下：

ROOMS = [
    dict(
        name='our_study',
        display_name='Decision making'
    ),
]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AB_123