The neural basis of cost-benefit trade-offs in effort investment: a quantitative activation likelihood estimation meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Influential theories of cognitive effort-based decision-making suggest that a cost-benefit trade-off guides mental effort allocation and that this trade-off may be reflected in shared neural activity in circuits tracking potential reward and task demand, supporting the idea that. While the dorsal medial prefrontal cortex (mPFC) - and particularly the anterior cingulate cortex (dACC) - has been proposed as a candidate region implementing this computation, it remains unclear whether mPFC/dACC activity tracks rewards and task demand independently or integrates them to reflect effort intensity. Recent accounts posit that the dACC plays a key role in mediating cost-benefit trade-offs. However, empirical evidence remains inconsistent. We conducted a systematic meta-analysis of neuroimaging studies, using the activation-likelihood estimation method to quantify brain activity across 45 studies ( N = 1273 participants) investigating choices and task performance in reward-guided cognitive control. We observed significant recruitment of the mPFC/dACC, putamen, and anterior insula for processing larger rewards and higher task demands. The mPFC/dACC clusters sensitive to task demands and rewards were anatomically distinct: caudal mPFC/dACC activity tracked increasing task demands, while rostral mPFC/dACC activity tracked increasing reward. Interestingly, caudal mPFC/dACC activity tracked the integration of reward and task-demand, compatible with cost-benefit trade-off theories of dACC function. These findings provide evidence for distinct signals for mental demand and reward in the mPFC/dACC, which are integrated to support the decision to invest mental effort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».