Hippocampal damage disrupts the latent decision-making processes underlying approach-avoidance conflict processing in humans
Notice bibliographique
Résumé
Rodent and human data implicate the hippocampus in the arbitration of approach-avoidance conflict (AAC), which arises when an organism is confronted with a stimulus associated simultaneously with reward and punishment. Yet, the precise contributions of this structure are underexplored, particularly with respect to the decision-making processes involved. We assessed humans with hippocampal damage and matched neurologically healthy controls on a computerized AAC paradigm in which participants first learned whether individual visual images were associated with the reward or loss of game points and were then asked to approach or avoid pairs of stimuli with non-conflicting or conflicting valences. To assess hippocampal involvement more broadly in response conflict, we also administered a Stroop and a Go/No-go task. On the AAC paradigm, following similar learning outcomes in individuals with hippocampal damage and matched controls, both participant groups approached positive and negative image pairs at the same rate but critically, those with hippocampal damage approached conflict pairs more often than controls. Choice and response AAC data were interrogated using the hierarchical drift diffusion model, which revealed that, compared to controls, individuals with hippocampal damage were more biased towards approach, required less evidence to make a decision during conflict trials, and were slower to accumulate evidence towards avoidance when confronted with conflicting image pairs. No significant differences were found between groups in performance accuracy or response time on the response conflict tasks. Taken together, these findings demonstrate the importance of the hippocampus to the evidence accumulation processes supporting value-based decision-making under motivational conflict.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».