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Enregistrement W2024280158 · doi:10.3389/fnins.2012.00020

Scarce Means with Alternative Uses: Robbins’ Definition of Economics and Its Extension to the Behavioral and Neurobiological Study of Animal Decision Making

2012· article· en· W2024280158 sur OpenAlexafffund
Peter Shizgal

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésNeuroeconomicsPsychologyFunction (biology)Cognitive scienceSketchPerspective (graphical)Cognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Almost 80 years ago, Lionel Robbins proposed a highly influential definition of the subject matter of economics: the allocation of scarce means that have alternative ends. Robbins confined his definition to human behavior, and he strove to separate economics from the natural sciences in general and from psychology in particular. Nonetheless, I extend his definition to the behavior of non-human animals, rooting my account in psychological processes and their neural underpinnings. Some historical developments are reviewed that render such a view more plausible today than would have been the case in Robbins' time. To illustrate a neuroeconomic perspective on decision making in non-human animals, I discuss research on the rewarding effect of electrical brain stimulation. Central to this discussion is an empirically based, functional/computational model of how the subjective intensity of the electrical reward is computed and combined with subjective costs so as to determine the allocation of time to the pursuit of reward. Some successes achieved by applying the model are discussed, along with limitations, and evidence is presented regarding the roles played by several different neural populations in processes posited by the model. I present a rationale for marshaling convergent experimental methods to ground psychological and computational processes in the activity of identified neural populations, and I discuss the strengths, weaknesses, and complementarity of the individual approaches. I then sketch some recent developments that hold great promise for advancing our understanding of structure-function relationships in neuroscience in general and in the neuroeconomic study of decision making in particular.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,029
Communication savante0,0080,015
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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