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Enregistrement W2055906268 · doi:10.1523/jneurosci.0577-07.2007

The Influence of Expected Value on Saccadic Preparation

2007· article· en· W2055906268 sur OpenAlexafffund
David Milstein, Michael C. Dorris

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchQueen's University
Mots-clésSaccadic maskingEye movementFixation (population genetics)Expected valuePsychologyValue (mathematics)Cognitive psychologyStatisticsNeuroscienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Basing higher-order decisions on expected value (reward probability x reward magnitude) maximizes an agent's accruement of reward over time. The goal of this study was to determine whether the advanced preparation of simple actions reflected the expected value of the potential outcomes. Human subjects were required to direct a saccadic eye movement to a visual target that was presented either to the left or right of a central fixation point on each trial. Expected value was manipulated by adjusting the probability of presenting each target and their associated magnitude of monetary reward across 15 blocks of trials. We found that saccadic reaction times (SRTs) were negatively correlated to the relative expected value of the targets. Occasionally, an irrelevant visual distractor was presented before the target to probe the spatial allocation of saccadic preparation. Distractor-directed errors (oculomotor captures) varied as a function of the relative expected value of, and the distance of distractors from, the potential valued targets. SRTs and oculomotor captures were better correlated to the relative expected value of actions than to reward probability, reward magnitude, or overall motivation. Together, our results suggest that the level and spatial distribution of competitive dynamic neural fields representing saccadic preparation reflect the relative expected value of the potential actions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations145
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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