Bayesian modelling captures inter-individual differences in social belief computations in the putamen and insula
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
Computational models of social learning and decision-making provide mechanistic tools to investigate the neural mechanisms that are involved in understanding other people. While most studies employ explicit instructions to learn from social cues, everyday life is characterized by the spontaneous use of such signals (e.g., the gaze of others) to infer on internal states such as intentions. To investigate the neural mechanisms of the impact of gaze cues on learning and decision-making, we acquired behavioural and fMRI data from 50 participants performing a probabilistic task, in which cards with varying winning probabilities had to be chosen. In addition, the task included a computer-generated face that gazed towards one of these cards providing implicit advice. Participants' individual belief trajectories were inferred using a hierarchical Gaussian filter (HGF) and used as predictors in a linear model of neuronal activation. During learning, social prediction errors were correlated with activity in inferior frontal gyrus and insula. During decision-making, the belief about the accuracy of the social cue was correlated with activity in inferior temporal gyrus, putamen and pallidum while the putamen and insula showed activity as a function of individual differences in weighting the social cue during decision-making. Our findings demonstrate that model-based fMRI can give insight into the behavioural and neural aspects of spontaneous social cue integration in learning and decision-making. They provide evidence for a mechanistic involvement of specific components of the basal ganglia in subserving these processes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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