Neurophysiological correlates of collective perceptual decision‐making
Notice bibliographique
Résumé
Humans frequently perform tasks collaboratively in daily life. Collaborating with others may or may not result in higher task performance than if one were to complete the task alone (i.e., a collective benefit). A recent study on collective benefits in perceptual decision-making showed that dyad members with similar individual performances attain collective benefit. However, little is known about the physiological basis of these results. Here, we replicate this earlier work and also investigate the neurophysiological correlates of decision-making using EEG. In a two-interval forced-choice task, co-actors individually indicated presence of a target stimulus with a higher contrast and then indicated their confidence on a rating scale. Viewing the individual ratings, dyads made a joint decision. Replicating earlier work, we found a positive correlation between the similarity of individual performances and collective benefit. We analyzed event-related potentials (ERPs) in three phases (i.e., stimulus onset, response and feedback) using explorative cluster mass permutation tests. At stimulus onset, ERPs were significantly linearly related to our manipulation of contrast differences, validating our manipulation of task difficulty. For individual and joint responses, we found a significant centro-parietal error-related positivity for correct versus incorrect responses, which suggests that accuracy is already evaluated at the response level. At feedback presentation, we found a significant late positive fronto-central potential elicited by incorrect joint responses. In sum, these results demonstrate that response- and feedback-related components elicited by an error-monitoring system differentially integrate conflicting information exchanged during the joint decision-making process.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».