Neurophysiological encoding of aversive prediction errors
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Aversive prediction error (PE) brain signals generated by unexpected pain or pain absence are crucial for learning to avoid future pain. Yet, the detailed neurophysiological origins of PE signaling remain unclear. In this study, we combined an instrumental pain avoidance task with computational modeling and magnetoencephalography to detect time-resolved activations underlying pain expectations and aversive PE signals in the human brain. The task entailed learning probabilistically changing cue-pain associations to avoid receiving a pain stimulus. We used an axiomatic approach to identify general aversive PE signals that encode the degree to which the outcome deviated from expectations. Our findings indicate that aversive PE signals are generated in the alpha band (8-12 Hz) by the midbrain/diencephalon, lateral orbitofrontal cortex, and ventrolateral prefrontal cortex approximately 150 milliseconds after outcome delivery. Moreover, alpha oscillations in these regions also encoded pain expectations before the outcome. We speculate that this may facilitate the rapid generation of PEs by allowing outcome-related nociceptive activity to be integrated with ongoing predictive signals. Finally, decisions to avoid pain recruited alpha oscillations in the anterior cingulate and dorsomedial prefrontal cortices, suggesting their active engagement in comparing predicted action values. Overall, our data reveal the rapid neurophysiological mechanisms underlying the generation of aversive PEs and subsequent decision-making.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».