Dissecting the contribution of recent reward versus recent performance history on cognitive effort allocation
Notice bibliographique
Résumé
An extensive body of literature has shown that humans tend to avoid expending cognitive effort, just like for physical effort or financial resources. How then, do we decide whether to put this effort in? Decision-making not only involves choosing our actions, but also the meta-decision of how much cognitive effort to invest in making this choice, weighing the costs of cognitive effort against potential rewards. Popular recent theories, grounded in the field of reinforcement learning, suggest that this cost-benefit trade-off can be informed by the opportunity costs of effort investment, which the brain may approximate by the estimated average reward rate per unit time. It follows from intuition that in a low reward environment, investing cognitive resources in the task at hand will less likely lead to missed opportunities. Recent studies provided support for this idea, showing that people exert more cognitive effort when reward rate is low. Here, we replicate one of the key previous findings but provide an important nuance to this result. Cognitive effort allocation was better explained by participants' recent performance history (i.e. accuracy rate) than average reward rate. In combination with the observation that participants were insensitive to the reward currently at stake, this invites a reinterpretation of these previous findings and suggests the need for further studies to assess whether environmental richness may indeed serve as a heuristic to modulate cognitive effort allocation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».