In Search of a Neural Mechanism for Domain-General Value Comparison in Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Decision making requires comparing the costs and benefits associated with available options. Decision costs include the expected effort to be exerted, whether cognitive or physical. Benefits, on the other hand, include the anticipated reward or positive outcome of the decision (Kurzban et al., 2013). For example, if you feel hungry during the day, you might opt for a quick snack to satisfy your hunger temporarily, or you could invest the additional effort to prepare a well-rounded meal. Despite the importance of effort-based decision making in everyday life, it remains unclear how the brain resolves the tension between maximizing reward and minimizing costs to come to a decision. Designing experiments to study decision making in the brain requires consideration of factors such as valuation comparison (i.e., the relative value of the options) and decision difficulty. Studying decision making as an effort–reward trade-off is further complicated by phenomena such as effort discounting (i.e., the devaluation of rewards as cognitive effort increases) and the subjective value of rewards (Apps et al., 2015). Considering all these factors, it is perhaps unsurprising that the neural mechanisms involved in effort-based decision making remain an area of active investigation, as well as a topic of broad interest in daily life. From a mechanistic perspective, cost–benefit decision making requires dynamic assessment of estimated effort expenditure and expected reward, both of which are subjective and can fluctuate over time. The dorsal anterior cingulate cortex (dACC) has been identified as a candidate area for encoding aspects of effort-based decision making in humans and rodents (Westbrook et al., 2019). dACC is located in the midcingulate cortex in the medial surface of the frontal lobe and is connected to regions involved in cognitive control, executive function, and decision making (e.g., dorsolateral prefrontal cortex, parietal cortex, and … Correspondence should be addressed to Ahmad Samara at asamara1{at}student.ubc.ca.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».