Goal-directed behaviour is associated with decreased temporal discounting
Notice bibliographique
Résumé
Reinforcement learning models are broadly classified as model-based algorithms, which use an internal model of the environment to plan and carry out goal-directed behaviour, or model-free algorithms, which lack such a model and behave in a more habitual manner. Humans differ in the extent to which their decision making resembles that of model-based or model-free algorithms; the degree of this resemblance is related to individual differences in compulsivity, and is also argued to be related to the ability to imagine and make decisions about the future. Here, we demonstrate that individuals who exhibit more model-based decision making tend to more frequently choose larger rewards later over smaller rewards sooner in an intertemporal choice task. However, surprisingly, model-free decision making was correlated with the specificity of personal future event narratives in an episodic future thinking task. Participants who provided more specific narratives had slower response times across all tasks, and may therefore have been more affected by time pressure in the reinforcement learning task, resulting in increased model-free decision making. We comment on the role of time pressure in behavioural tasks of the type used here. Future self-continuity, a construct conceptually related to imagining and making decisions about the future, was not found to be related to temporal discounting, model-based or model-free decision making, or episodic future thinking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».