The priming effect of rewards and the role of dopamine transmission
Notice bibliographique
Résumé
After receiving a reward, motivation to obtain more is boosted. For example, a taste of chocolate drives me to want and consume more chocolate—sometimes to the point that I finish an entire bar! This phenomenon is called the priming effect of rewards. The priming effect of rewards has primarily been studied with electrical brain stimulation. Rats primed with brain stimulation have been shown to prefer brain stimulation over competing rewards. Additionally, they work harder for more rewarding brain stimulation. Although over half a century of research implicates dopamine transmission in reward and motivation, the priming effect may not depend on dopamine transmission. \nThis thesis investigated the priming effect of electrical brain stimulation and food and the role of dopamine transmission. First, expanding on the original work on the priming effect of electrical brain stimulation, we examined whether the priming effect depends on the strength and cost of reward. We showed that the priming effect of electrical brain stimulation is more likely to be observed when the reward intensity is high and the cost is low. Secondly, we investigated whether the priming effect generalizes to other rewards such as food. We demonstrated that food also elicits a priming effect. Lastly, it was studied whether dopamine transmission is necessary for the priming effect of electrical brain stimulation and food. We showed that the priming effect of those rewards persists following dopamine receptor antagonism. \nAlthough dopamine transmission is important for reward and motivation, the present thesis provides evidence that it may not be essential for the priming effect. This emphasizes the need to reconsider and investigate the role of non-dopamine systems in reward and motivation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».