Distinct computational mechanisms of uncertainty processing explain opposing exploratory behaviors in anxiety and apathy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Decision-making in uncertain environments often leads to varied outcomes. Understanding how individuals interpret the causes of unexpected feedback is crucial for adaptive behavior and mental well-being. Uncertainty can be broadly categorized into two components: volatility and stochasticity. Volatility is about how quickly conditions change, impacting results. Stochasticity, on the other hand, refers to outcomes affected by random chance or “luck”. Understanding these factors enables individuals to have more effective environmental analysis and strategy implementation (explore or exploit) for future decisions. This study investigates how anxiety and apathy, two prevalent affective states, influence the perceptions of uncertainty and exploratory behavior. Participants (N = 1001) completed a restless three-armed bandit task that was analyzed using latent state models. Anxious individuals perceived uncertainty as more volatile, leading to increased exploration and learning rates, especially after reward omission. Conversely, apathetic individuals viewed uncertainty as more stochastic, resulting in decreased exploration and learning rates. The perceived volatility-to-stochasticity ratio mediated the anxiety-exploration relationship post-adverse outcomes. Dimensionality reduction showed exploration and uncertainty estimation to be distinct but related latent factors shaping a manifold of adaptive behavior that is modulated by anxiety and apathy. These findings reveal distinct computational mechanisms for how anxiety and apathy influence decision-making, providing a framework for understanding cognitive and affective processes in neuropsychiatric disorders.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».