Viewing orbitofrontal cortex contributions to decision-making through the lens of object recognition.
Notice bibliographique
Résumé
Decision neuroscience research has consistently implicated orbitofrontal and adjacent ventromedial prefrontal cortex in value-based decision-making. These areas are thought to reflect subjective value, a generic indicator of the personal motivational relevance of different options that allows them to be compared on a common scale. There are a number of unanswered questions arising from this model. We review findings from studies in patients with focal damage to the ventral frontal lobe that led us to reconsider how decision options are evaluated, applying perspectives from research on object recognition in the ventral visual stream. While decision-making is often approached from an abstract economic perspective in the lab, most of our everyday decisions, whether about food, goods, or people, are between directly perceived complex objects made up of multiple value-predictive attributes. It is not clear how multiple attributes are integrated to produce a global value estimate. We know the objects themselves are represented in the ventral visual stream at different levels of complexity, ranging from individual features to unique combinations of such features, but what about the values of those objects? Here, we suggest distinctions between configural and elemental evaluation echoing distinctions in visual processing. We discuss evidence that orbitofrontal-ventromedial prefrontal cortex is not required for all value-based decisions, but rather is specifically critical for recognizing value when it is predicted by configural relationships between attributes. We also consider how this perspective connects with emerging views of orbitofrontal cortex as an abstract cognitive map, and the debate on whether subjective value is a neurobiologically meaningful construct. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».