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Enregistrement W2944687089 · doi:10.1177/1073858419841553

The Urge to Decide and Act: Implications for Brain Function and Dysfunction

2019· review· en· W2944687089 sur OpenAlexafffund
Matthew A. Carland, David Thura, Paul Cisek

Notice bibliographique

RevueThe Neuroscientist · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImpulsivityPsychologyContext (archaeology)Action (physics)Cognitive psychologyMechanism (biology)TraitAction selectionNeuroscienceDevelopmental psychologyComputer sciencePerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans and other animals are motivated to act so as to maximize their subjective reward rate. Here, we propose that reward rate maximization is accomplished by adjusting a context-dependent "urgency signal," which influences both the commitment to a developing action choice and the vigor with which the ensuing action is performed. We review behavioral and neurophysiological data suggesting that urgency is controlled by projections from the basal ganglia to cerebral cortical regions, influencing neural activity related to decision making as well as activity related to action execution. We also review evidence suggesting that different individuals possess specific policies for adjusting their urgency signal to particular contextual variables, such that urgency constitutes an individual trait which jointly influences a wide range of behavioral measures commonly related to the overall quality and hastiness of one's decisions and actions. Consequently, we argue that a central mechanism for reward rate maximization provides a potential link between personality traits such as impulsivity, as well as some of the motivation-related symptomology of clinical disorders such as depression and Parkinson's disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,303
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,147 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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