Computing Value from Quality and Quantity in Human Decision-Making
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
How organisms learn the value of single stimuli through experience is well described. In many decisions, however, value estimates are computed “on the fly” by combining multiple stimulus attributes. The neural basis of this computation is poorly understood. Here we explore a common scenario in which decision-makers must combine information about quality and quantity to determine the best option. Using fMRI, we examined the neural representation of quality, quantity, and their integration into an integrated subjective value signal in humans of both genders. We found that activity within inferior frontal gyrus (IFG) correlated with offer quality, while activity in the intraparietal sulcus (IPS) specifically correlated with offer quantity. Several brain regions, including the anterior cingulate cortex (ACC), were sensitive to an interaction of quality and quantity. However, the ACC was uniquely activated by quality, quantity, and their interaction, suggesting that this region provides a substrate for flexible computation of value from both quality and quantity. Furthermore, ACC signals across subjects correlated with the strength of quality and quantity signals in IFG and IPS, respectively. ACC tracking of subjective value also correlated with choice predictability. Finally, activity in the ACC was elevated for choice trials, suggesting that ACC provides a nexus for the computation of subjective value in multiattribute decision-making. SIGNIFICANCE STATEMENT Would you prefer three apples or two oranges? Many choices we make each day require us to weigh up the quality and quantity of different outcomes. Using fMRI, we show that option quality is selectively represented in the inferior frontal gyrus, while option quantity correlates with areas of the intraparietal sulcus that have previously been associated with numerical processing. We show that information about the two is integrated into a value signal in the anterior cingulate cortex, and the fidelity of this integration predicts choice predictability. Our results demonstrate how on-the-fly value estimates are computed from multiple attributes in human value-based decision-making.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle