Adult age differences in the integration of values for self and other
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggests that older adults may display more prosocial behavior than younger adults. However, recent meta-analyses indicate that effects are heterogeneous, may be small, and are influenced by how prosociality is measured. Further, the precise cognitive and computational factors contributing to age-related differences in prosocial behavior remain largely unknown. In this study, we utilized a modified dictator game to combine a value-based decision framework with Bayesian hierarchical drift-diffusion modeling to investigate prosocial decision-making in a sample of younger (n = 63) and older adults (n = 48). We observed differences in how older and younger individuals incorporate information corresponding to potential gains for themselves (self) and another person (other) to reach a (potentially prosocial) decision. Younger adults integrated values for benefits for themselves and others in the decision-making process and demonstrated increased decision-making efficiency by effectively integrating both sources of information. In contrast, older adults showed improved decision-making efficiency when solely considering values for self and others separately. Interestingly, individual differences in the capacity of inhibitory control in older adults moderated the observed age effects: older adults with stronger inhibitory control abilities made decisions based on the integrated information of benefits for themselves and others. Together, these findings offer new insights into the behavioral and computational mechanisms influencing age effects in prosocial decision-making.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».