Demand Avoidance in Value-Based Choice Under Risk: A Behavioral and Pupillometric Examination
Notice bibliographique
Résumé
Why does decision-making sometimes feel demanding while other times feel effortless? Thedominant view of cognitive effort suggests that, else being equal, individuals prefer to avoidmentally effortful courses of action—an empirical phenomenon which has been well-studied incognitive control paradigms. However, less work has investigated cognitive demand avoidancein value-based decisions. Here we investigate subjective (self-reported) demand, preferences fordemand, and psychophysiological measures of effort outlay in the context of risky decision-making. Across three experiments (N=199), we observe that individuals evaluate choice pairs—consisting of two options with described risk levels and reward magnitudes—with lessdiscriminable expected value differences as subjectively more demanding. More interestingly,participants exhibit a robust preference for low-effort risky choice pairs in a novel DemandAvoidance Task, which we modeled after well-characterized effort preference paradigms used inthe cognitive control domain. Finally, using pupillometry, we find that participants, contrary toour expectations, exhibit larger task-evoked pupillary responses (TEPRs)—a well-characterizedmeasure of momentary effort exertion—when choosing between low-demand risky choice pairs,and that these TEPR magnitudes predicted demand-avoidant preferences in a subsequent testphase. Together, these results demonstrate that cognitive demand avoidance generalizes beyondcognitive control tasks to risky value-based choice.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».