Time preferences are reliable across time-horizons and verbal versus experiential tasks
Notice bibliographique
Résumé
Individual differences in delay-discounting correlate with important real world outcomes, for example education, income, drug use, and criminality. As such, delay-discounting has been extensively studied by economists, psychologists and neuroscientists to reveal its behavioral and biological mechanisms in both human and non-human animal models. However, two major methodological differences hinder comparing results across species. Human studies present long time-horizon options verbally, whereas animal studies employ experiential cues and short delays. To bridge these divides, we developed a novel language-free experiential task inspired by animal decision-making studies. We found that the ranks of subjects' time-preferences were reliable across both verbal/experiential and second/day differences. Yet, discount factors scaled dramatically across the tasks, indicating a strong effect of temporal context. Taken together, this indicates that individuals have a stable, but context-dependent, time-preference that can be reliably assessed using different methods, providing a foundation to bridge studies of time-preferences across species. Editorial note: This article has been through an editorial process in which the authors decide how to respond to the issues raised during peer review. The Reviewing Editor's assessment is that all the issues have been addressed (see decision letter).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,020 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».