Decisions from experience: adaptive information search and choice in younger and older adults
Notice bibliographique
Résumé
In real-world decision making, choice outcomes, and their probabilities are often not known a priori but must be learned from experience. The dopamine hypothesis of cognitive aging predicts that component processes of experience-based decision making (information search and stimulus–reward association learning) decline with age. Many existing studies in this domain have used complex neuropsychological tasks that are not optimal for testing predictions about specific cognitive processes. Here we used an experimental sampling paradigm with real monetary payoffs that provided separate measures of information search and choice for gains and losses. Compared with younger adults, older adults sought less information about uncertain risky options. However, like younger adults, older participants also showed evidence of adaptive decision making. When the desirable outcome of the risky option was rare (p = 0.10 or 0.20), both age groups engaged in more information search and made fewer risky choices, compared with when the desirable outcome of the risky option was frequent (p = 0.80 or 0.90). Furthermore, loss options elicited more sampling and greater modulation of risk taking, compared with gain options. Overall, these findings support predictions of the dopamine hypothesis of cognitive aging, but they also highlight the need for additional research into the interaction of age and valence (gain vs. loss) on experience-based choice.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».