The priming effect of rewarding brain stimulation in rats depends on both the cost and strength of reward but survives blockade of D2‐like dopamine receptors
Notice bibliographique
Résumé
Receipt of an intense reward boosts motivation to work for more of that reward. This phenomenon is called the priming effect of rewards. Using a novel measurement method, we show that the priming effect of rewarding electrical brain stimulation depends on the cost, as well as on the strength, of the anticipated reward. Previous research on the priming effect of electrical brain stimulation utilized a runway paradigm in which running speed serves as the measure of motivation. In the present study, the measure of motivation was the vigour with which rats executed a two-lever response chain, in a standard operant-conditioning chamber, to earn rewarding electrical stimulation of the lateral hypothalamus. In a second experiment, we introduced a modification that entails self-administered priming stimulation and alternating blocks of primed and unprimed trials. Reliable, consistent priming effects of substantial magnitude were obtained in the modified paradigm, which is closely analogous to the runway paradigm. In a third experiment, the modified paradigm served to assess the dependence of the priming effect on dopamine D2-like receptors. The priming effect proved resilient to the effect of eticlopride, a selective D2-like receptor antagonist. These results are discussed within the framework of a new model of brain reward circuitry in which non-dopaminergic medial forebrain bundle fibers and dopamine axons provide parallel inputs to the final common paths for reward and incentive motivation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».