Exploring preferences for variable delays over fixed delays to high-value food rewards as a model of food-seeking behaviours in humans
Notice bibliographique
Résumé
Foraging and operant models suggest that animals will tolerate uncertainty or risk to obtain food quickly. In modern food environments, sustained access to quick energy-dense foods can promote weight gain. Here, we used a discrete-choice procedure to examine peoples' decisions about when next to eat high-value, palatable food rewards, probabilistically delivered immediately or following longer delays. In Experiment 1, moderately hungry young females showed consistent preferences for a variable delay option that delivered food rewards immediately or following long delays over a fixed delay option that delivered the same rewards following intermediate delays. These preferences were stronger in females with higher BMIs compared with lower BMIs, suggesting that quick food can enhance the value of uncertain or 'risky' food-seeking strategies in individuals vulnerable to future weight gain. In Experiment 2, prior exposure to a subtle and not easily identifiable food aroma increased selections of the variable delay option following delayed food rewards in a mixed sample of male and female adults, providing preliminary evidence that food cues can sustain uncertain food-seeking strategies. These data highlight a working hypothesis that the rapid delivery and consumption of food rewards, and food cues, can increase risk-tolerance in the food-seeking behaviours of individuals who are vulnerable to weight gain. This article is part of the theme issue 'Risk taking and impulsive behaviour: fundamental discoveries, theoretical perspectives and clinical implications'.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».