Expected value and sensitivity to punishment modulate insular cortex activity during risky decision making
Notice bibliographique
Résumé
The exact contribution of the insula to risky decision making remains unclear, as are the specific outcome parameters and inter-individual characteristics that modulate insular activity prior to a risky choice. This fMRI study examines the contributions of outcome valence, magnitude, probability, and expected value (EV) to insular activity during risky decision making, and explores the influence of sensitivity to reward and to punishment, and anxiety, to insular activity. Participants (N = 31) performed a gambling task requiring choice between two roulettes with different outcome magnitude, probability and EV, under gain and loss conditions separately, and filled questionnaires assessing sensitivity to punishment/reward, and state/trait anxiety. Parametric analyses were conducted to examine the modulation of brain activity during decision making in relation to each task parameter. Correlations were examined between insular activity and psychometric questionnaires. EV of the selected roulette was associated with right posterior insula activation during decision making. Higher sensitivity to punishment was associated with lower bilateral insular activation. These findings suggest that the right posterior insula is involved in tracking the EV of a risky option during decision making. The involvement of the insula when making risky decisions also appears to be influenced by inter-individual differences in sensitivity to punishment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».