MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406663923 · doi:10.3390/brainsci15020100

The Impact of Immediate and Delayed Rewards on Task-Switching Performance

2025· article· en· W4406663923 sur OpenAlexaff
Guang Zhao, Huijun Wang, Rongtao Wu, Zixin Zhao, Shiyi Li, Qiang Wang, Hong‐Jin Sun

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesJilin Office of Philosophy and Social Science
Mots-clésTask (project management)Task switchingCognitive psychologyPsychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: Switching between different tasks incurs switch costs. Previous research has demonstrated that rewards can enhance performance in cognitive tasks. However, prior studies have primarily focused on the overall improvement in cognitive task performance, with limited research on how different types of rewards function under various task conditions. This study aims to investigate the distinct effects of immediate and delayed rewards on cognitive task performance in different task conditions (repeated trials and task-switching trials) and to explore the underlying neural mechanisms, particularly focusing on how rewards influence attention allocation during the concurrent processing of multiple cues. METHODS: This study recruited 27 college students (average age 19 years old, 10 males and 17 females). A cue-based task-switching paradigm incorporating immediate and delayed rewards was employed. The study examined the effects of immediate and delayed rewards on cognitive task performance in repeated trials and task-switching trials. Event-related potentials (ERPs) were recorded to investigate the neural mechanisms underlying reward effects on attention allocation. RESULTS: Behavioral results indicated that immediate rewards significantly enhanced performance in repeated trials compared to delayed rewards. In contrast, no significant difference between immediate and delayed rewards was observed in task-switching trials. ERP results showed that immediate rewards induced a larger P300 amplitude than delayed rewards under the task repetition condition. No P300 difference was found between immediate and delayed rewards under the task-switching condition. CONCLUSIONS: The findings suggest that rewards enhance task performance by optimizing the allocation of attention to the ongoing task when multiple cues are processed concurrently. When additional resources are required to process task-related cues, there may be insufficient remaining capacity to effectively process reward cues, which could be essential for the optimal completion of the task. These results support the Expected Value of Control (EVC) theory in task-switching scenarios.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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
Métarecherche0,0010,004
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrain SciencesMême sujetNeural and Behavioral Psychology StudiesTravaux en français237 207