The Relationship between Saccadic Choice and Reaction Times with Manipulations of Target Value
Notice bibliographique
Résumé
Choosing the option with the highest expected value (EV; reward probability × reward magnitude) maximizes the intake of reward under conditions of uncertainty. However, human economic choices indicate that our value calculation has a subjective component whereby probability and reward magnitude are not linearly weighted. Using a similar economic framework, our goal was to characterize how subjective value influences the generation of simple motor actions. Specifically, we hypothesized that attributes of saccadic eye movements could provide insight into how rhesus monkeys, a well-studied animal model in cognitive neuroscience, subjectively value potential visual targets. In the first experiment, monkeys were free to choose by directing a saccade toward one of two simultaneously displayed targets, each of which had an uncertain outcome. In this task, choices were more likely to be allocated toward the higher valued target. In the second experiment, only one of the two possible targets appeared on each trial. In this task, saccadic reaction times (SRTs) decreased toward the higher valued target. Reward magnitude had a much stronger influence on both choices and SRTs than probability, whose effect was observed only when reward magnitude was similar for both targets. Across EV blocks, a strong relationship was observed between choice preferences and SRTs. However, choices tended to maximize at skewed values whereas SRTs varied more continuously. Lastly, SRTs were unchanged when all reward magnitudes were 1×, 1.5×, and 2× their normal amount, indicating that saccade preparation was influenced by the relative value of the targets rather than the absolute value of any single-target. We conclude that value is not only an important factor( )for deliberative decision making in primates, but also for the selection and preparation of simple motor actions, such as saccadic eye movements. More precisely, our results indicate that, under conditions of uncertainty, saccade choices and reaction times are influenced by the relative expected subjective value of potential movements.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».