Cannabis use is associated with sexually dimorphic changes in executive control of visuospatial decision-making
Notice bibliographique
Résumé
When the outcome of a choice is less favorable than expected, humans and animals typically shift to an alternate choice option on subsequent trials. Several lines of evidence indicate that this "lose-shift" responding is an innate sensorimotor response strategy that is normally suppressed by executive function. Therefore, the lose-shift response provides a covert gauge of cognitive control over choice mechanisms. We report here that the spatial position, rather than visual features, of choice targets drives the lose-shift effect. Furthermore, the ability to inhibit lose-shift responding to gain reward is different among male and female habitual cannabis users. Increased self-reported cannabis use was concordant with suppressed response flexibility and an increased tendency to lose-shift in women, which reduced performance in a choice task in which random responding is the optimal strategy. On the other hand, increased cannabis use in men was concordant with reduced reliance on spatial cues during decision-making, and had no impact on the number of correct responses. These data (63,600 trials from 106 participants) provide strong evidence that spatial-motor processing is an important component of economic decision-making, and that its governance by executive systems is different in men and women who use cannabis frequently.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».