Reaching reflects ongoing deliberation prior to a decision
Notice bibliographique
Résumé
We constantly make choices while moving, such as when navigating a crowded hallway. Studies that examine the interplay between decision-making and movement employ sudden target changes to evoke a rapid decision and motor response, whereas perceptual decision-making studies manipulate sensory evidence over time to influence the timing of a decision. In both cases, deliberation is hidden. Here we tested the hypothesis that decision-making and motor circuitry continuously interact during deliberation. We predicted that lateral hand movement would reflect the ongoing deliberation, prior to a decision. We extended the “tokens task” (Cisek, 2009) to require active forward movement prior to the final decision. Participants were required to move forward from a start position towards two potential targets. Once they left the start position, 15 tokens individually moved into one of the two targets. We manipulated the token patterns to influence the ongoing deliberation. Participants indicated the target expected to finish with the most tokens by both hitting the selected target with their reaching hand and pushing a button with their other hand. Critically, we measured the unconstrained lateral hand position, prior to the decision, to determine the influence of deliberation on movement. Across two experiments, the token patterns differentially impacted the lateral hand position prior to a decision (p < 0.003 for all comparisons), demonstrating that hand movements reflect a continuous readout of the ongoing deliberation. Our results support the idea that there is a continuous interaction between decision-making and motor circuitry.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».