Salience or value: what drives priority in pain-cognition interactions?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The evolutionary function of pain is to protect against injury by capturing attention and motivating nocifensive behavior. This makes pain inherently salient and capable of disrupting the pursuit of competing goals. However, this interference can sometimes be overridden by concurrent demands. We have yet to discover how priority is assigned when pursuing competing goals while experiencing pain: through attentional resource competition (salience-based) or motivational conflict (value-based), or both. We investigated these different mechanisms in a study in which 40 healthy adults completed the cognitive branching paradigm, which comprises 2 nested backward letter-matching tasks, 1 with a low-value reward ($0.05) and the other with a high-value reward ($1). Participants performed the tasks first without stimulation and then under 2 conditions: tonic painful heat and tonic nonpainful electric stimuli that were matched for salience. We analyzed performance using linear mixed models and conducted post-hoc Bayesian tests for significant interactions. We found that pain selectively disrupted the low-value task, but not the high-value task, indicating that priority assignment was value-based, whereas the electric stimulus had no impact on task performance. In addition, sex-disaggregated analyses showed that this effect was exclusively seen in males, whereas females exhibited no significant impact of pain on task performance. Our findings suggest that motivational conflict, rather than resource competition, determines priority assignment when pain is concurrent to competing demands. In addition, we show for the first time, sexually dimorphic mechanisms in pain-cognition interactions, which contributes to an emerging literature of sex differences in pain mechanisms and behaviours.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».