Failure is unavoidable: The effects of reward, reward-learning and penalty on rapid reaching
Notice bibliographique
Résumé
Stimuli that are highly predictive of reward or loss in one context are readily associated with privileged perceptual processing in other contexts (Raymond & O’Brien, Psych Science 2010). Here we study how these associations extend to the dorsal stream’s automatic pilot (Chapman & Gallivan et al, Cognition 2010; Pisella et al, Nature Neuroscience, 2000). In previous work, we have shown that participants forced to begin reaching before they know the final target position show movement trajectories that are biased toward the side of space containing a greater number of targets, up to a limit of about four (Gallivan & Chapman et al, Psych Science, 2011). Using the same task in the current study, participants made rapid reaches toward displays with two differently shaped targets. Each target shape was associated with a specific gain or loss in a preliminary learning task (Experiments 1 & 2) or the shape-specific gain or loss association was acquired during the rapid reach task (Experiments 3 & 4). The design of our experiments allowed us to explore the independent consequences of reward value (gain vs. loss) and reward probability (low vs. high) on the movement trajectories. We show that reaches are automatically biased toward both stimuli with a positive reward-value and stimuli with a high probability of being acted upon. Conversely, we find no evidence that reaches are biased away from (or toward) stimuli with a negative reward-value. This indicates that target selection and inhibition in non-conscious motor planning are not symmetric – the automatic pilot is much faster to select targets (especially those of high value) than it is to inhibit non-targets (even if moving toward them leads to a negative outcome). In essence, the automatic pilot cannot avoid what is not good for it. For that, the more deliberate processes of the frontal lobes are likely involved. Meeting abstract presented at VSS 2012
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».