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Enregistrement W3049030381 · doi:10.1037/xge0000842

It’s all relative: Reward-induced cognitive control modulation depends on context.

2020· article· en· W3049030381 sur OpenAlexafffund
A. Ross Otto, Eliana Vassena

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésCognitionPsychologyNeuroeconomicsCognitive psychologyIncentiveContext (archaeology)Value (mathematics)Relative valueSocial psychologyMicroeconomicsEconomicsComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although people seek to avoid expenditure of cognitive effort, reward incentives can increase investment of processing resources in challenging situations that require cognitive control, resulting in improved performance. At the same time, subjective value is relative, rather than absolute: The value of a reward is increased if the local context is reward-poor versus reward-rich. Although this notion is supported by work in economics and psychology, we propose that reward relativity should also play a critical role in the cost-benefit computations that inform cognitive effort allocation. Here we demonstrate that reward-induced cognitive effort allocation in a task-switching paradigm is sensitive to reward context, consistent with the notion of relative value. Informed by predictions of a computational model of divisive reward normalization, we demonstrate that reward-induced switch cost reductions depend critically upon reward context, such that the same reward amount engenders greater control allocation in impoverished versus rich reward context. Succinctly, these results confirm that reward relativity factors into the value computation driving effort allocation, revealing that motivated cognitive control, like choice, is all relative. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,271
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations58
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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