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Enregistrement W4212869175 · doi:10.1093/cercor/bhab480

Cognitive effort exertion enhances electrophysiological responses to rewarding outcomes

2021· article· en· W4212869175 sur OpenAlexafffund
Mario Bogdanov, Héléna Renault, Sophia LoParco, Anna Weinberg, A. Ross Otto

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésCognitionPsychologyAffect (linguistics)Cognitive psychologyDiscountingTask (project management)ElectroencephalographyExertionEffects of sleep deprivation on cognitive performanceNeural correlates of consciousnessDelay discountingNeuroscienceDevelopmental psychologyImpulsivityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work has highlighted neural mechanisms underlying cognitive effort-related discounting of anticipated rewards. However, findings on whether effort exertion alters the subjective value of obtained rewards are inconsistent. Here, we provide a more nuanced account of how cognitive effort affects subsequent reward processing in a novel task designed to assess effort-induced modulations of the Reward Positivity, an event-related potential indexing reward-related neural activity. We found that neural responses to both gains and losses were significantly elevated in trials requiring more versus less cognitive effort. Moreover, time-frequency analysis revealed that these effects were mirrored in gain-related delta, but not in loss-related theta band activity, suggesting that people ascribed more value to high-effort outcomes. In addition, we also explored whether individual differences in behavioral effort discounting rates and reward sensitivity in the absence of effort may affect the relationship between effort exertion and subsequent reward processing. Together, our findings provide evidence that cognitive effort exertion can increase the subjective value of subsequent outcomes and that this effect may primarily rely on modulations of delta band activity.

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)0,001
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 enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations56
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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