Prior Information Shapes Perceptual Evidence Accumulation Dynamics Differentially in Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Humans rely on prior information to navigate sensory uncertainty: Such priors could shape the decision process before sensory evidence is gathered (origin model), or could amplify sensory evidence dynamically (gain model). Dysfunctionalities in the utilisation of priors may underlie hallucinatory percepts and delusional ideation in psychosis, yet their impact on decision-making across sensory modalities has remained unclear. Using a perceptual target-detection task across auditory and visual domains in laboratory and online samples, we applied hierarchical drift diffusion modelling to examine how prior probabilities shape evidence accumulation in clinical and non-clinical populations. We show that in healthy individuals, prior information enhances sensory gain and decision flexibility, as represented by drift criterion and rate, consistent with the gain model. In contrast, individuals with psychosis exhibit diminished sensory gain, relying instead on pre-evidence biases, consistent with the origin model. Notably, greater positive symptom severity predicted a reduction in traditional criterion decision bias. These results suggest that sensory gain deficits may serve as a computational marker for psychosis progression, linking dysfunctional prior use to perceptual aberrancies. By demonstrating how prior information modulates evidence accumulation across sensory modalities, our study advances the understanding of psychotic perception and decision-making, offering insights for computational psychiatry and fine-tuned clinical diagnostics.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».