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Enregistrement W3179263585 · doi:10.1093/scan/nsab088

Recruitment of dlPFC during dietary self-regulation predicts the transience of regulatory effects

2021· article· en· W3179263585 sur OpenAlexafffund
Daniel J. Wilson, Azadeh HajiHosseini, Cendri A. Hutcherson

Notice bibliographique

RevueSocial Cognitive and Affective Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConnaught FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDorsolateral prefrontal cortexPsychologyPreferenceIntertemporal choiceCognitionPrefrontal cortexCognitive psychologyVentromedial prefrontal cortexTask (project management)Value (mathematics)Food choiceNeuroscienceSocial psychologyMedicineMicroeconomicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work on the cognitive regulation of dietary decision-making suggests that regulation can alter both the choices that people make in the moment and longer-lasting preferences. However, it is unclear what mechanisms lead to temporary or lingering changes. To address this question, we used fMRI during a task employing the cognitive regulation of food choice and assessed changes in food preference from baseline to post-regulation. We found evidence that regulation may result in a temporary reconfiguration of the neural drivers of choice, de-emphasizing goal-inconsistent value-related computations in the ventromedial prefrontal cortex and resulting in more goal-consistent changes in value-related computations in the dorsolateral prefrontal cortex (dlPFC). Moreover, we find that the extent to which the dlPFC was recruited to represent different regulatory goals during the moment of choice negatively predicted the extent to which those regulatory goals produced lingering changes in preference. Our results suggest that the recruitment of the dlPFC in the service of regulation may have a downside: it is effective at changing behavior in the moment, but its effects on preferences are transient.

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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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