Most rats prefer gambling opportunities featuring win-paired cues that drive risky choice: Synergistic interactions between choice of and choice during the cued rat gambling task
Notice bibliographique
Résumé
Win-paired cues drive maladaptive decision-making in laboratory-based gambling tasks. However, humans prefer these cued games that facilitate gambling addiction. Whether rats prefer tasks that employ win-paired cues is unknown, yet this has consequences for the validity of using rodent models to investigate problem gambling. Here, we allowed rats to choose on a trial-by-trial basis whether to work for cued or uncued rewards on the rat gambling task. We also performed computational modelling to investigate individual differences in decision-making strategies. Rats could be grouped based on preference for task type, which became more pronounced across training, or preference for risky options, as is standard for the rat gambling task. Risk-preferring rats increasingly preferred the cued task over time. Decision-making was marginally riskier on cued trials, particularly in risk-preferring rats, but this was independent of task preference. Pairing of rewards with audiovisual cues accelerated response times and enhanced impulsivity in both cue- and risk-preferring rats. Cued wins also resulted in greater post-reinforcement pauses in risk-preferring animals only. Diffusion model analyses revealed optimal decision-makers have longer non-decision times before risky or impulsive choices, yet this is absent in risk-preferring animals. As such, lapses in cognitive control could be responsible for maladaptive trial outcomes in optimal, but not risk-preferring, rats. Collectively, these data support the use of high-risk preference at baseline as a proxy for vulnerability to problem gambling. Furthermore, diverse computational mechanisms could be responsible for the negative impact of win-paired cues on gambling-like behaviour in at-risk versus resilient individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».