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Enregistrement W1950138029 · doi:10.1111/j.1749-6632.2011.06229.x

Orbitofrontal contributions to value‐based decision making: evidence from humans with frontal lobe damage

2011· review· en· W1950138029 sur OpenAlexafffund
Lesley K. Fellows

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2011
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Pennsylvania
Mots-clésOrbitofrontal cortexVentromedial prefrontal cortexPrefrontal cortexPsychologyFrontal lobeCognitive psychologyContext (archaeology)NeuroscienceConsumer neuroscienceReinforcement learningPreferenceReinforcementCognitionSocial psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work described here aims to isolate the component processes of decision making that rely critically on particular subregions of the human prefrontal cortex, with a particular focus on the orbitofrontal cortex. Here, experiments isolating specific aspects of decision making, using very simple preference judgment and reinforcement learning paradigms, were carried out in patients with focal frontal damage. The orbitofrontal cortex and the adjacent ventromedial prefrontal cortex play a critical role in decisions based on subjective value, across many categories of stimuli, and in learning to choose between stimuli based on value feedback. However, these regions are not required for learning to choose between actions based on feedback, which instead seems to rely critically on the dorsomedial prefrontal cortex. These results point to a potentially common role for the orbitofrontal cortex in representing the context-sensitive, subjective value of stimuli to allow consistent choices between them. They also argue for multiple, parallel, value-based processes that influence behavior through dissociable mechanisms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,464
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,035 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations170
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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