Dissecting how psychopathic traits are linked to learning in different contexts: A multilevel computational and electrophysiological approach
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies suggest that elevated psychopathic traits, linked to social norm violations and personal gain-seeking, may be caused by impairments in associative learning. Recent advances in computational modelling offer insight into the unobservable processes that are thought to underly associative learning. Using such a model, the present study investigated the associations between psychopathic traits in a nonoffender sample and the cognitive computations underlying adaptive behavior during associative learning. We also investigated the potential engagement of adaptive control processes by measuring oscillatory theta activity in the prefrontal cortex. Participants performed a reinforcement learning task in which the trade-off between using social and nonsocial information affected task performance and the associated monetary reward. The findings indicated that increasing levels of psychopathic traits co-occurred with reduced learning from social information and suggested that antisocial traits were linked to a reduced ability to track changes in the trustworthiness of social advice over time. This did not affect the preference for one information source and the risk taken to obtain a high reward. Furthermore, midfrontal theta power was negatively linked to levels of psychopathic traits, aligning with indications that theta is involved in volatility tracking of social information. Importantly, we consider that the task design may reflect reduced sensitivity to secondary, rather than specifically social information. The current study provides support for a relationship between associative learning, theta power, and psychopathic traits and contributes to our understanding of the mechanisms that may explain reduced responsiveness to current treatment interventions in individuals with psychopathy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».