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Enregistrement W2548506875 · doi:10.3389/fnhum.2016.00555

Reward Anticipation Dynamics during Cognitive Control and Episodic Encoding: Implications for Dopamine

2016· article· en· W2548506875 sur OpenAlexfundno aff
Kimberly S. Chiew, Jessica K. Stanek, R. Alison Adcock

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAnticipation (artificial intelligence)PsychologyCognitionDopaminergicNeuroscienceTask (project management)Cognitive psychologyControl (management)Episodic memoryReward systemDopamineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dopamine (DA) modulatory activity critically supports motivated behavior. This modulation operates at multiple timescales, but the functional roles of these distinct dynamics on cognition are still being characterized. Reward processing has been robustly linked to DA activity; thus, examining behavioral effects of reward anticipation at different timing intervals, corresponding to different putative dopaminergic dynamics, may help in characterizing the functional role of these dynamics. Towards this end, we present two research studies investigating reward motivation effects on cognitive control and episodic memory, converging in their manipulation of rapid vs. multi-second reward anticipation (consistent with timing profiles of phasic vs. ramping DA, respectively) on performance. Under prolonged reward anticipation, both control and memory performances were enhanced, specifically when combined with other experimental factors: task-informative cues (control task) and reward uncertainty (memory task). Given observations of ramping DA under uncertainty (Fiorillo et al., 2003) and arguments that uncertainty may act as a control signal increasing environmental monitoring (Mushtaq et al., 2011), we suggest that task information and reward uncertainty can both serve as "need for control" signals that facilitate learning via enhanced monitoring, and that this activity may be supported by a ramping profile of dopaminergic activity. Observations of rapid (i.e., phasic) reward on control and memory performance can be interpreted in line with prior evidence, but review indicates that contributions of different dopaminergic timescales in these processes are not well-understood. Future experimental work to clarify these dynamics and characterize a cross-domain role for reward motivation and DA in goal-directed behavior is suggested.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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