Mechanisms of Individual Differences in Impulsive and Risky Choice in Rats
Notice bibliographique
Résumé
Individual differences in impulsive and risky choice are key risk factors for a variety of maladaptive behaviors such as drug abuse, gambling, and obesity. In our rat model, ordered individual differences are stable across choice parameters, months of testing, and span a broad spectrum, suggesting that rats, like humans, exhibit trait-level impulsive and risky choice behaviors. In addition, impulsive and risky choices are highly correlated, suggesting a degree of correlation between these two traits. An examination of the underlying cognitive mechanisms has suggested an important role for timing processes in impulsive choice. In addition, in an examination of genetic factors in impulsive choice, the Lewis rat strain emerged as a possible animal model for studying disordered impulsive choice, with this strain demonstrating deficient delay processing. Early rearing environment also affected impulsive behaviors, with rearing in an enriched environment promoting adaptable and more self-controlled choices. The combined results with impulsive choice suggest an important role for timing and reward sensitivity in moderating impulsive behaviors. Relative reward valuation also affects risky choice, with manipulation of objective reward value (relative to an alternative reference point) resulting in loss chasing behaviors that predicted overall risky choice behaviors. The combined results are discussed in relation to domain-specific versus domain-general subjective reward valuation processes and the potential neural substrates of impulsive and risky choice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».