The Average Reward Rate Modulates Behavioral and Neural Indices of Effortful Control Allocation
Notice bibliographique
Résumé
People tend to avoid exerting cognitive effort, and findings from recent behavioral studies suggest that effort allocation is in part determined by the opportunity cost of slothful responding-operationalized as the average reward rate per unit time. When the average rate of reward is high, individuals make more errors in cognitive control tasks, presumably owing to a withdrawal of costly cognitive processing. An open question remains whether the presumed modulations of cognitively effortful control processes are observable at the neural level. Here, we measured EEG while participants completed the Simon task, a well-known response conflict task, while the experienced average reward rate fluctuated across trials. We examined neural activity associated with the opportunity cost of time by applying generalized eigendecomposition, a hypothesis-driven source separation technique, to identify a midfrontal component associated with the average reward rate. Fluctuations in average reward rate modulated not only component amplitude but also, most importantly, component theta power (4-8 Hz). Higher average reward rate was associated with reduced theta power, suggesting that the opportunity of time modulates effort allocation. These neural results provide evidence for the idea that people strategically modulate the amount of cognitive effort they exert based on the opportunity cost of time.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».