Risky Choice and Memory for Effort: Hard Work Stands Out
Notice bibliographique
Résumé
When deciding between different courses of action, both the potential outcomes and the costs of making a choice should be considered. To date, most studies of risk-sensitive choice have focused on the probability of different reward amounts. Here we studied choice between options that varied in the riskiness of the effort (number of responses) required. People made repeated choices between pairs of options that required them to click different numbers of sequentially presented response circles. Easy (low effort) options led to small numbers of response circles, whereas hard (high effort) options led to larger numbers of response circles. For both easy and hard options, safe options led to a fixed effort, whereas risky options led to variable effort that, with a 50/50 chance, required more or less effort. Participants who showed a preference for easier over harder options (63% in Experiment 1 and 93% in Experiment 2) were risk averse overall. Participants were more risk averse for decisions involving hard options than for decisions involving easy options. On subsequent memory tests, people most readily recalled the hardest outcome, and they overestimated its frequency of occurrence. Strikingly, memory for the effort associated with each risky option strongly correlated with risky choices for both easy-effort and hard-effort choices, suggesting that the memory may determine choices based on risky effort.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».