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Enregistrement W4389776842 · doi:10.1101/2023.12.14.571751

Choice anticipation as gated accumulation of sensory predictions

2023· preprint· en· W4389776842 sur OpenAlexaff
Brandon Caie, Dominik Endres, Aarlenne Z. Khan, Gunnar Blohm

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensory systemPsychologyAnticipation (artificial intelligence)Stimulus (psychology)Cognitive psychologyAudiologyComputer scienceMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Predictions are combined with sensory information when making choices. Accumulator models have conceptualized predictions as trial-by-trial updates to a baseline evidence level. These models have been successful in explaining the influence of choice history across-trials, however they do not account for how sensory information is transformed into choice evidence within-trials. Here, we derive a gated accumulator that models the onset of evidence accumulation as a combination of delayed sensory information and a prediction of sensory timing. To test how the delays interact with across-trial predictions, we designed a free choice saccade task where participants directed eye movements to either of two targets that appeared with variable delays and asynchronies. Despite instructions not to anticipate, participants responded prior to target onset on some trials. We reasoned that anticipatory responses may reflect a trade-off between inhibiting and facilitating the onset of evidence accumulation via a gating mechanism as target appearance became more likely. Using a choice history analysis, we found that anticipatory responses were more likely following repeated choices, despite task randomization, suggesting that the balance between anticipatory and sensory responses was driven by a prediction of sensory timing. By fitting the gated accumulator model to the data, we found that variance in within-trial fluctuations in baseline evidence best explained the joint increase of anticipatory responses and faster sensory-guided responses with longer delays. Thus, we conclude that a prediction of sensory timing is involved in balancing the costs of anticipation with lowering the amount of accumulated evidence required to trigger saccadic choice, which could be explained by history-dependence in the baseline dynamics of a gated accumulator. New and Noteworthy Evidence accumulation models are used to study how recent history impacts the processes underlying how we make choices. Biophysical evidence suggests that the accumulation of evidence is gated, however classic accumulator models do not account for this, so little is known about how recent history may influence the gating process. In this work, computational modeling and experimental data from a free choice saccade task argue that predictions of the timing of sensory information are important in controlling how evidence accumulation is gated, and that signatures of these predictions can be detected even in randomized task environments where history effects may not be expected.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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