MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4389724616 · doi:10.1101/2023.12.13.571560

Enhanced neural representation of reach target direction for high reward magnitude but not high target probability

2023· preprint· en· W4389724616 sur OpenAlexaff
Brendan Keane, Eva‐Maria Reuter, Joseph Manzone, B Miller-Mills, Li‐Ann Leow, TN Welsh, Timothy J. Carroll

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnitude (astronomy)Representation (politics)Computer scienceArtificial intelligencePhysicsPolitical scienceAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many characteristics of goal-directed movements, such as their initiation time, initial direction, and speed, are influenced both by the details of previously executed movements (i.e. action history), and by the degree to which previous movements were rewarded or punished (i.e. reward history). In reinforcement learning terms, when movements are externally cued, action and reward history jointly define the probability and magnitude of positive/negative outcomes of available options, and therefore their pre-stimulus expected value. To dissociate which of these neurocomputational variables influence sensorimotor brain processing, we studied how reach behaviour and evoked brain responses are affected by independent manipulations of action and reward history. We found that movements were initiated earlier both for more frequently repeated targets and targets associated with higher reward magnitude, but only movements to highly rewarded targets had higher movement speeds. Classical visually-evoked encephalographic (EEG) potentials (P1/N1) were not affected by either reward magnitude or target probability. There were, however, amplified midline ERP responses at centroparietal electrodes for rewarded targets and movements compared to control, but no differences between more frequently presented targets and control. Critically, the spatial precision of decoded target locations extracted from a multivariate linear decoding model of EEG data was greater for target locations associated with higher reward magnitude than for control target locations (∼150-300ms after target presentation). Again, there were no differences in the precision of decoded target direction representations between more frequent target locations and control target locations. These data suggest that the expected reward magnitude associated with an action, rather than its long-run expected value, determines the precision of early sensorimotor processing. Significance Statement We move more quickly and more accurately toward goals that we value more highly, and this is due partly to enhanced motor preparation. However, our expectations about the value of an action depend both on the probability of its requirement and the magnitude of the reward associated with it. Here we disentangled the influence of reward magnitude and probability on early sensorimotor processing via a multivariate linear decoding approach to extract target direction from scalp encephalograms. We found that the spatial precision of decoded target direction was greater for high reward targets but not for more probable targets. Thus, early sensorimotor processing is sharpened when the magnitude of reward associated with movement to a cued target is high. Highlights The direction of movement can be reliably decoded from the scalp EEG from ∼80ms after target presentation. The neural representation of movement direction is more precise for targets that are associated with high reward, but not for targets that are more probable. The magnitude of reward associated with movement to a presented target, rather than the long-run expected value of the movement, sharpens the spatial precision of early sensorimotor processing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetVisual perception and processing mechanisms→Travaux en français237 207→