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Enregistrement W4412182431 · doi:10.1101/2025.07.07.663570

Intertemporal choice across short and long time horizons: an fMRI study

2025· preprint· en· W4412182431 sur OpenAlexfundno aff
Shengjie Xu, Jeffrey C. Erlich, Evgeniya Lukinova

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInnovation Diffusion and Forecasting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNYU-ECNU Institute of Brain and Cognitive Science, New York University ShanghaiHigher Education Discipline Innovation ProjectEast China Normal UniversityShanghai Municipal Education CommissionNational Natural Science Foundation of ChinaYork UniversityWellcome TrustNew York University ShanghaiHunter CollegeCity University of New YorkNational Science Foundation
Mots-clésNew horizonsIntertemporal choiceEconomicsTime preferenceEconometricsDeep timePsychologyCognitive psychologyNeoclassical economicsGeologyPhysicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This preregistered fMRI study investigates the neural mechanisms underlying intertemporal choices involving waiting and postponing. On a behavioral level, choices made regarding rewards available in seconds that require waiting compared to choices about rewards postponed to a number days are surprisingly similar. The explanation to this short/long time scales gap is lacking even after considering time perception and external factors, such as stress. To address that this study is the first to examine the overlapping and distinct neural circuitry involved in the intertemporal choices over seconds and days, and the waiting period within subject. Our results revealed considerable overlap in brain activation during choices that consider seconds and days delays to reward in the executive control (dACC, dlPFC) and prospection (PCC/precuneus, dmPFC) networks, but not in the valuation network. Consistent with existent literature we found the valuation network activation (both vmPFC and ventral striatum) being parametrically modulated by individual subjective values of delayed rewards. Overall, the key network determined through representational similarity and decoding analyses was prospection accounting for similarity in activation during decision making across time scales of delays and discriminating between waiting and postponing the reward. These findings enhance our understanding of the neural underpinnings of intertemporal choices and their implications for real-life decisions occurring across varying time horizons, such as paying to skip advertisements while watching videos or deciding on the next-day delivery service.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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