The Emerging Neuroscience of Intrinsic Motivation: A New Frontier in Self-Determination Research
Notice bibliographique
Résumé
Intrinsic motivation refers to people's spontaneous tendencies to be curious and interested, to seek out challenges and to exercise and develop their skills and knowledge, even in the absence of operationally separable rewards. Over the past four decades, experimental and field research guided by self-determination theory (SDT; Ryan and Deci, 2017) has found intrinsic motivation to predict enhanced learning, performance, creativity, optimal development and psychological wellness. Only recently, however, have studies begun to examine the neurobiological substrates of intrinsic motivation. In the present article, we trace the history of intrinsic motivation research, compare and contrast intrinsic motivation to closely related topics (flow, curiosity, trait plasticity), link intrinsic motivation to key findings in the comparative affective neurosciences, and review burgeoning neuroscience research on intrinsic motivation. We review converging evidence suggesting that intrinsically motivated exploratory and mastery behaviors are phylogenetically ancient tendencies that are subserved by dopaminergic systems. Studies also suggest that intrinsic motivation is associated with patterns of activity across large-scale neural networks, namely, those that support salience detection, attentional control and self-referential cognition. We suggest novel research directions and offer recommendations for the application of neuroscience methods in the study of intrinsic motivation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».