The aversive value of pain in human decision‐making
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In order to decide between avoiding pain or pursuing competing rewards, pain must be assigned an abstract value that can be traded against that of competing goods. To assess the relationship between subjectively perceived pain and its value, we conducted an experiment where participants had to accept or decline different intensities of painful electric shocks in exchange of monetary rewards. METHODS: Participants (n = 90) were divided into three groups that were exposed to different distributions of monetary rewards. Monetary offers ranged linearly from $0 to $5 or $10 in groups 1 and 2, respectively, and exponentially from $0 to $5 in group 3. Pain offers ranged from pain detection to pain tolerance thresholds. The value of pain was assessed by identifying the indifference points corresponding to a 50% chance of accepting a certain level of pain for a given monetary reward. RESULTS: The value of pain increased quadratically as a function of the anticipated pain intensity and was found to be relative to the mean and standard deviation of monetary offers. Moreover, decision times increased as a function of the intensity of accepted painful stimulations. Finally, inter-individual differences in psychological traits related to harm avoidance and persistence influenced the value of pain. CONCLUSIONS: This is the first demonstration that the value of pain follows a curvilinear function and is relative to the mean and standard deviation of competing monetary rewards. These new observations significantly contribute to our understanding of how pain is assigned value when making decisions between avoiding pain and obtaining rewards. SIGNIFICANCE: This work provides a description of the pain value function indicating how much people are willing to pay to avoid different intensities of pain. We found that the function was curvilinear, suggesting that the same unit of subjective pain has more value in the high vs. low pain range. Moreover, the pain value was influenced by the experimental manipulation of the rewards distribution and of the inter-individual differences in harm avoidance and persistence. Altogether, the present study provides a detailed account of how subjectively experienced pain is assigned value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».