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Enregistrement W4387782363 · doi:10.1038/s41593-023-01461-x

The rat frontal orienting field dynamically encodes value for economic decisions under risk

2023· article· en· W4387782363 sur OpenAlexfundno aff
Chaofei Bao, Xiaoyue Zhu, Joshua Mōller-Mara, Jingjie Li, Sylvain Dubroqua, Jeffrey C. Erlich

Notice bibliographique

RevueNature Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMajor Research PlanEast China Normal UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaWellcome TrustYork UniversityNew York University ShanghaiHigher Education Discipline Innovation ProjectGatsby Charitable FoundationNYU-ECNU Institute of Brain and Cognitive Science, New York University ShanghaiWellcome
Mots-clésLotteryCued speechNeurosciencePsychologyFrontal cortexPosterior parietal cortexCognitive psychologyEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Frontal and parietal cortex are implicated in economic decision-making, but their causal roles are untested. Here we silenced the frontal orienting field (FOF) and posterior parietal cortex (PPC) while rats chose between a cued lottery and a small stable surebet. PPC inactivations produced minimal short-lived effects. FOF inactivations reliably reduced lottery choices. A mixed-agent model of choice indicated that silencing the FOF caused a change in the curvature of the rats’ utility function ( U = V ρ ). Consistent with this finding, single-neuron and population analyses of neural activity confirmed that the FOF encodes the lottery value on each trial. A dynamical model, which accounts for electrophysiological and silencing results, suggests that the FOF represents the current lottery value to compare against the remembered surebet value. These results demonstrate that the FOF is a critical node in the neural circuit for the dynamic representation of action values for choice under risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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