Audiovisual cues must be predictable and win-paired to drive risky choice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Risky or maladaptive decision making is thought to be central to the etiology of both drug and gambling addiction. Salient audiovisual cues paired with rewarding outcomes, such as the jackpot sound on a win, can enhance disadvantageous, risky choice in both rats and humans, yet it is unclear which aspects of the cue-reward contingencies drive this effect. Here, we implemented six variants of the rat Gambling Task (rGT), in which animals can maximise their total sugar pellet profits by avoiding options paired with higher per-trial gains but disproportionately longer and more frequent time-out penalties. When audiovisual cues were delivered concurrently with wins, and scaled in salience with reward size, significantly more rats preferred the risky options as compared to the uncued rGT. Similar results were observed when the relationship between reward size and cue complexity was inverted, and when cues were delivered concurrently with all outcomes. Conversely, risky choice did not increase when cues occurred randomly on 50% of trials, and decision making actually improved when cues were coincident with losses alone. As such, cues do not increase risky choice by simply elevating arousal, or amplifying the difference between wins and losses. It is instead important that the cues are reliably associated with wins; presenting the cues on losing outcomes as well as wins does not diminish their ability to drive risky choice. Computational analyses indicate reductions in the impact of losses on decision making in all rGT variants in which win-paired cues increased risky choice. These results may help us understand how sensory stimulation can increase the addictive nature of gambling and gaming products.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».