From anticipation to action, the role of dopamine in perceptual decision making: an fMRI-tyrosine depletion study
Notice bibliographique
Résumé
During simple sensorimotor decision making, neurons in the parietal cortex extract evidence from sensory information provided by visual areas until a decision is reached. Contextual information can bias parietal activity during the task and change the decision-making parameters. One type of contextual information is the availability of reward for correct decisions. We tested the hypothesis that the frontal lobes and basal ganglia use contextual information to bias decision making to maximize reward. Human volunteers underwent functional MRI while making decisions about the motion of dots on a computer monitor. On rewarded trials, subjects responded more slowly by increasing the threshold to decision. Rewarded trials were associated with activation in the ventral striatum and prefrontal cortex in the period preceding coherent dot motion, and the degree of activation predicted the increased decision threshold. Decreasing dopamine transmission, using a tyrosine-depleting amino acid mixture, abolished the reward-related corticostriatal activation and eliminated the correlation between striatal activity and decision threshold. These observations provide direct evidence that some reward-related functional MRI signals in the striatum are the result of dopamine neuron activity and demonstrate that mesolimbic dopamine transmission can influence perceptual and decision-making neural processes engaged to maximize reward harvest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».