Decision Making Across the Life Span
Notice bibliographique
Résumé
Learning to choose adaptively between different behavioral options in order to reach goals is a pervasive task in life for people of all ages. Individuals are often confronted with complex, uncertain situations that nonetheless require decisive actions that would facilitate the pursuit of short-term or long-term goals. Adaptive decision making as such entails interactions between processes that monitor the choice-outcome relations as well as processes that evaluate these relations with respect to goal relevance. These dynamics implicate close interplays between attention, learning, memory, motivation, and emotion, which are subserved by cortical-subcortical networks and are neurochemically regulated by transmitters, such as norepinephrine, dopamine, and serotonin. Across the life span, these functional brain circuits as well as neurotransmitter systems undergo basic biological maturation and senescence as well as plasticity due to the accumulation of experience or changes in motivational goals. Studying decision making across different adult life periods may shed light on how the very processes of decision making adapt to constraints on brain resources due to aging, how these processes benefit from experience, or how decision making is influenced by shifting goals. The aim of this Research Topic in Frontiers in Decision Neuroscience is to open a forum for the subfield of decision science that focuses on comparing and contrasting decision making in people of different ages.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».