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Enregistrement W4307888691 · doi:10.1101/2022.10.28.513278

The neural basis of cost-benefit trade-offs in effort investment: a quantitative activation likelihood estimation meta-analysis

2022· preprint· en· W4307888691 sur OpenAlexaff
Kevin da Silva Castanheira, R. Nathan Spreng, Eliana Vassena, A. Ross Otto

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior cingulate cortexInsulaTask (project management)Cognitive psychologyCognitionPsychologyEconomicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,029
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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