The involvement of the striatum in decision making
Notice bibliographique
Résumé
Decision making has been extensively studied in the context of economics and from a group perspective, but still little is known on individual decision making. Here we discuss the different cognitive processes involved in decision making and its associated neural substrates. The putative conductors in decision making appear to be the prefrontal cortex and the striatum. Impaired decision-making skills in various clinical populations have been associated with activity in the prefrontal cortex and in the striatum. We highlight the importance of strengthening the degree of integration of both cognitive and neural substrates in order to further our understanding of decision-making skills. In terms of cognitive paradigms, there is a need to improve the ecological value of experimental tasks that assess decision making in various contexts and with rewards; this would help translate laboratory learnings into real-life benefits. In terms of neural substrates, the use of neuroimaging techniques helps characterize the neural networks associated with decision making; more recently, ways to modulate brain activity, such as in the prefrontal cortex and connected regions (eg, striatum), with noninvasive brain stimulation have also shed light on the neural and cognitive substrates of decision making. Together, these cognitive and neural approaches might be useful for patients with impaired decision-making skills. The drive behind this line of work is that decision-making abilities underlie important aspects of wellness, health, security, and financial and social choices in our daily lives.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».