The effect of probability discounting on reward seeking: a three-dimensional perspective
Notice bibliographique
Résumé
Rats will work for electrical stimulation of the medial forebrain bundle. The rewarding effect arises from the volleys of action potentials fired by the stimulation and subsequent spatio-temporal integration of their post-synpatic impact. The proportion of time allocated to self-stimulation depends on the intensity of the rewarding effect as well as on other key determinants of decision-making, such as subjective opportunity costs and reward probability. We have proposed that a 3D model relating time allocation to the intensity and cost of reward can distinguish manipulations acting prior to the output of the spatio-temporal integrator from those acting at or beyond it. Here, we test this proposition by varying reward probability, a variable that influences the computation of payoff in the 3D model downstream from the output of the integrator. On riskless trials, reward was delivered on every occasion that the rat held down the lever for a cumulative duration called the "price," whereas on risky trials, reward was delivered with probability 0.75 or 0.50. According to the model, the 3D structure relating time allocation to reward intensity and price is shifted leftward along the price axis by reductions in reward probability; the magnitude of the shift estimates the change in subjective probability. The predictions were borne out: reducing reward probability shifted the 3D structure systematically along the price axis while producing only small, inconsistent displacements along the pulse-frequency axis. The results confirm that the model can accurately distinguish manipulations acting at or beyond the spatio-temporal integrator and strengthen the conclusions of previous studies showing similar shifts following dopaminergic manipulations. Subjective and objective reward probabilities appeared indistinguishable over the range of 0.5 ≤ p ≤ 1.0.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».