Action Costs Rapidly and Automatically Interfere with Reward-Based Decision-Making in a Reaching Task
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is widely assumed that we select actions we value the most. While the influence of rewards on decision-making has been extensively studied, evidence regarding the influence of motor costs is scarce. Specifically, how and when motor costs are integrated in the decision process is unclear. Twenty-two right-handed human participants performed a reward-based target selection task by reaching with their right arm toward one of two visual targets. Targets were positioned in different directions according to biomechanical preference, such that one target was systematically associated with a lower motor cost than the other. Only one of the two targets was rewarded, either in a congruent or incongruent manner with respect to the associated motor cost. A timed-response paradigm was used to manipulate participants' reaction times (RT). Results showed that when the rewarded target carried the highest motor cost, movements produced at short RT (<350 ms) were deviated toward the other (i.e., non-rewarded, low-cost (LC) target). In this context participants needed an additional 150-ms delay to reach the same percentage of rewarded trials as when the LC target was rewarded. Crucially, motor costs affected the total earnings of participants. These results demonstrate a robust interference of motor costs in a simple reward-based decision-making task. They point to the rapid and automatic integration of motor costs at an early stage of processing, potentially through the direct modulation of competing action representations in parieto-frontal regions. The progressive overcoming of this bias with increasing RT is likely achieved through top-down signaling pertaining to expected rewards.
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.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle