Name: 遅延測定は、調整量のタスクを使用した人間で割引します (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-01-09T14:00:01.000+00:00
Duration: 7 min 47 s
Description: 学ぶ調整量タスクを用いた遅延割引の定量評価法。コンピュータベースの手法で人間の意思決定プロセスを測定し、物質乱用やギャンブルなどのリスク行動の診断と介入に応用できる。

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この原稿の作成は、国立薬物乱用研究所からの助成金R01DA029100によって部分的に支援されました。

プロトコルは、ユタ州立大学の施設内倫理委員会によって承認されました。以下の手順は、プログラミングと遅延割引のタスクを行うためのガイドとして機能する必要があります。 1.遅延割引タスクの設定<ol><li>割引が評価されるため、遅延の範囲を選択します。 注：例えば、典型的なシナリオは1週間から25年の範囲で遅延を使用します。選択された遅延は、慣例により、およそ指数関数的な進行に従ってください（ 例えば、1週間、2週間、1ヶ月、2ヶ月、6ヶ月、1年、5年、25年） </li><li>タスクで使用されるお金の最大量を選択してください。たとえば、タスクで使用される資金の典型的な量は$ 100または$ 1,000です。 </li><li>各遅延で無関心点を決定するために完了しなければならない試行回数を選択してください。 注：例えば、各遅延のための試験の典型的な数は6〜8トンの間でなければなりませんデータ解像度と参加者の疲労のバランスをとるためにリアル。 </li></ol> 2.インフォームドコンセントやログインの参加を入手<ol><li>参加者は、コンピュータの前に分離された部屋に座っています。自分の携帯電話および/または任意の他の電子機器の電源をオフにするために参加して下さい。 </li><li>見直し、彼らが作業に参加することに同意した場合に署名するためのインフォームドコンセントフォームで参加者を提供します。 </li><li>コンピュータ上のタスクに関連付けられたアイコンをクリックしてプログラムを起動します。 </li><li>ダイアログボックスを確認し、参加者のデータに添付されますユニークな参加者IDタグを入力してください。 注：タスクは実験者によってプログラムされなければならないため、このステップでは、プログラムが自動的に参加者のタグを割り当てたことにより、自動化することができました。 </li></ol> 3.手順と実践トライアルを提供<ol><li>彼または彼女はタスクに経験するかについて参加者の指示を与えます。 </li><li>提供しデータ分析には含まれません電子の練習試行。 注：実際の試験は、タスク設計に参加者を理解し、参加者には、タスクの開始時に収集されたデータの整合性を脅かすことなく、彼らが期待されているかを理解するために失敗した場合に質問をする機会を提供するように設計されています。練習試験は以下の通り調整の手順を使用しないでください。その代わりに、実際の試験では、単純に即時の結果と遅延の結果との間に選択の一連で構成する必要があります。 <ol><li>例えば、コンピュータ画面上の質問を示し、すぐに利用できる$ 10と1ヶ月で利用できる$ 100との間で選択するよう参加者に依頼することによって練習試行を開始します。画面上で行った選択を確認します。 </li><li> immediaまで（関係なく、選択肢の参加者によって行われた）次の画面ではなく、その後の選択肢は、各裁判に$ 10の増加によって即時選択肢を増やすために同じ質問をしますTEおよび遅延の選択肢は$ 100と等しいです。 </li></ol></li><li>参加者がタスクに順応できるようにするために10練習試行を行ってください。 </li></ol> 4.シングル無関心ポイントを評価します注：無関心ポイントは、遅延割引タスクからの主要な従属変数として機能し、遅延代替の現在価値は、即時代替のものと同じである点を表します。 <ol><li>参加者に遅延し、即座に代替するための出発量を表示します。最初の試験では、遅延の代替のための量と最大量を表示します。同時に最大量の1/2として即時の量を表示します。試験の開始時に画面（選択の選択肢のそれぞれから等距離）の中央にマウスカーソルを設定します。 注意：代替が提示された側（画面の右側または左側）は、ランダムにそれぞれに決定されるべきです裁判。 </li><li>参加者の選択を確認します。 </li><li>参加者の選択に基づいて、第2の試験のための最大の1/4によって即時代替の量を調整します。 <ol><li>参加者は、最初の試験にすぐに代替手段を選択した場合に、第2の試験のための即時代替の量を減らします。即時の量は$ 50であり、それは、最初の試験で選択された場合たとえば、その後、二審で$ 25と即時の量を表示します。 </li><li>参加者は最初の試験に遅れ代替案を選択した場合に、第2の試験のための即時代替の量を増やします。即時の量は$ 50だったが、遅延量が最初の試験で選択された場合たとえば、その後、二審で$ 75即時量を表示します。 </li></ol></li><li>参加者に即座に代替し、一定の遅延代替の新量を表示し、それらが彼らの次の選択を行うことができます。 </li><li> Pを観察articipantの選択と前の調整の1/2によって即時代替の量を調整します。 <ol><li>参加者は、現在の裁判にすぐに代替手段を選択した場合は、次の試験のための即時代替の量を減らします。即時の量が第2裁判に$ 25であり、それが選択された場合たとえば、3番目の裁判に$ 12.50のように即時の量を表示します。 </li><li>参加者は、現在の裁判に遅れた選択肢を選択した場合は、次の試験のための即時代替の量を増やします。即時の量が第2裁判に$ 25であり、それが選択された場合たとえば、3番目の裁判に$ 37.50のように即時の量を表示します。 </li></ol></li><li>参加者は選択肢の必要数をした繰り返して、4.4と4.5のステップ 注：選択肢の数は、実験者の裁量に任されて、さらに詳細のための議論を参照してください。 注：ALWA必要があり、今後の裁判のための調整nは、電流調整のための試行回数である2 -n、乗じた最大量に等しくなるようYS（ 図1を参照）。 </li><li>参加者の選択に基づいて即時量に最終調整を行います。その遅延の無関心点として、この新しい金額を使用してください。 </li></ol> 5.各遅延で無関心ポイントを決定します<ol><li>完全に即時結果の量と各遅延で最初の試験のための調整量をリセットし、選択された遅延のそれぞれについて、ステップ4を繰り返します。 </li></ol> 6.質的に異なるアウトカム（オプション）の遅延割引を評価します<ol><li>選択した結果の一例を提供するために、参加者を確認して下さい。選択した結果が食品である場合たとえば、その後、「あなたの好きな食べ物は何ですか？」の参加者に尋ねます</li><li>参加者の反応を観察し、結果コスト（ 例えば 、どのくらいの単位参加者に尋ねる。「何好適な食品のコストですか？」）。 注：実験者が商品全体で割引くの違いを評価することに興味がある場合は割引の違いが割引されている量の違いによるものではないように、このステップは、値の面で商品を等しくなります。 </li><li>参加者によって報告された価格に基づいて、即時および遅延開始値の値を表示します。参加者によって提供され、その量の1/2に即座に代替を設定した単位当たりの価格で除した最大値に等しくなるように、結果の遅延量を設定します。 注：アイスクリームの1食分は$ 5のコストと最大$ 100の場合たとえば、その後$ 100アイスクリームの20人前があります。即時の代替（ 例えば 、「今アイスクリームの10人前」）として、遅延の代替（ 例えば 、「1週間でアイスクリームの20人前」）と、その量の1/2として計算された値を使用してください。 </li><li> REPEそれぞれの結果の再計算値とステップ4および5のすべてで。 </li></ol><img alt="図1" src="/files/ftp_upload/53584/53584fig1.jpg" /> 調整額タスクの図1.試用構造 。遅延代替、Yの開始値は、最大値を同じにする必要があります。即時の代替の開始値、Xは、.5Yを同じにする必要があります。 Xは選択された場合、Xの値は、次の裁判に減少させるべきです。 Yを選択した場合、Xの値は、次の裁判に増やす必要があります。調整量は、試験1に.25Yであり、各その後の裁判の前の調整の0.5である。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53584/53584fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> 7.データ解析<ol><li>任意の好適なデータANALYへのデータのインポートSISプログラム。各参加者の各遅延のための無関心ポイントを分離します。各グループの各遅延の中央無関心ポイントを計算します。 注：グループの設計が使用される場合、中央値無関心ポイントの計算にのみ必要です。 </li><li>曲線回帰モデルを選択してください（例については、代表的な結果を参照してください）​​。 （中央値）無関心点にモデルに合わせて曲線回帰を使用してください。これは、選択されたモデル（パラメータの説明については以下を参照）に関連するパラメータ推定値を生成します。 注：私たちは、ステップ7で読者を支援するための統計プログラムRについて補足資料に曲線回帰を実施するためのコードを提供してきました。 </li></ol>

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<li>Reynolds, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+review+of+delay-discounting+research+with+humans%3A+relations+to+drug+use+and+gambling%5BTitle%5D)+AND+%22Behav+Pharmacol%22%5BJournal%5D)">A review of delay-discounting research with humans: relations to drug use and gambling.</a> Behav Pharmacol. 17 (8), 651-667 (2006).</li>
<li>Anokhin, A. P., Golosheykin, S., Grant, J. D., Heath, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Heritability+of+delay+discounting+in+adolescence%3A+A+longitudinal+twin+study%5BTitle%5D)+AND+%22Behav+Gen%22%5BJournal%5D)">Heritability of delay discounting in adolescence: A longitudinal twin study.</a> Behav Gen. 41 (2), 175-183 (2011).</li>
<li>Morrison, K. L., Madden, G. J., Odum, A. L., Friedel, J. E., Twohig, M. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Altering+impulsive+decision+making+with+an+acceptance-based+procedure%5BTitle%5D)+AND+%22Behav+Ther%22%5BJournal%5D)">Altering impulsive decision making with an acceptance-based procedure.</a> Behav Ther. 45 (5), 630-639 (2014).</li>
</ol>

著者らは開示するものは何もない。

このビデオでは、調整量のタスクを用いた実験を割り引く遅延を実施するために取るべき手順について説明します。調整量のタスクが実施する比較的迅速である（10 - 参加者あたり15分）し、信頼性の高いデータを生成します。タスクの調整性質は割引の個々の参加者の程度の微調整分析を提供します。タスクは、コンピュータベースのデータ収集であるため、データ収集プロセスの間に人間がエラーと影響を制限する、自動化されています。典型的には、タスクは、仮想の結果の割引を評価するために使用され、それはまた、実際の成果28の割引を評価するために使用されてきました。調整量タスクに1つの制限は、タスクが参加者のエラーに対してロバストではないということです。大幅にタスクの滴定自然遅延ブロック（ 例えば 、参加者は週$ 100を選択することを意味したときに週に代わりに$ 100は今$ 50クリック）の最初の試験で行われたエラーのためになります試験全体の減少調整に再びこのブロックで$ 50に達することはありませんimmediateオプションとして、この遅延の無関心ポイントに影響を与えます。ブロック内の後に裁判で行われたエラーは、多くの無...

遅延割引は、人々が遅延割引が時間的近位報酬がより高度に一時的に遠位の報酬よりも評価されているという事実を指す遭遇する多くの状況に影響を与える行動の現象です。つまり、遅延の報酬の減少の値です。人々が作る多くの選択肢が即時低品質の結果との間のトレードオフを伴うので、これは重要なプロセスである（ 例えば 、夕食後のチーズケーキの一部）と、高品質の結果を遅延（ 例えば 、長期的な健康）。遅延割引もサル4,5、ラット6,7、およびハト8を含む 、人間2,3に加えて、様々な種で観察されています。 割引の程度の個人差は、様々な不適応行動9にリンクされています。報酬の値は双曲線減衰関数8に応じた遅延の関数として減少します。双曲線崩壊で、値が減少比較的短い遅延で広範囲だが、比較的長い遅延を越え比例それほど減少しています。値は、遅延の関数として双曲線劣化することがメーザーの発見は、双曲​​線関数が選好逆転を予測することができるので、重要である他の理論機能することはできません追加の前提条件なし。好みの反転はある共通の遅延は、両方の選択肢に追加された場合は逆になります10-12未来（LLR）で比較的遠位の時点で入手可能な、より大きな報酬上で利用可能な小型の報酬は比較的早く（SSR）のためにその好みを見つける十分に文書化。仕事から家に運転している間、空腹感が突然ヒットし、たとえば、人が待っているとは対照的に、彼らはの作品のために家を出るまで比較的不健康な軽食のための目の前で最初のファーストフードレストランで停止するように傾斜させてもよいです果物や他のいくつかの高品質のスナック。人はまだに歩く必要があるときは、しかし、飢餓は、仕事でしばらくまだヒットした場合自分の車やファーストフード店に接近する前に、道を車で、彼らは果物のために家に帰るまで待つことにした可能性が高くなります。 遅延の関数としての価値の下落に報いるれる急峻性は、生物の選択の衝動性の尺度とみなすことができます。選択肢の衝動は、衝動的選択の.Higher度を使用するようにリンクされているLLR 13,14の上に、SSRのためのプリファレンスとして定義され、アルコール15,16、タバコ17,18、コカイン19、ヘロイン20,21、など様々な薬物の乱用することができます及びメタンフェタミン22。衝動的な選択肢の高い度も問題ギャンブル23、肥満24,25、および貧しい人々の健康と個人の安全の選択肢26にリンクされています。 様々なタスクは、ヒトにおける割引遅延を評価することができます。例えば、参加者が代替と経験間の意思決定の一部または全部を行うことを求められることができました彼らの選択（実際の報酬タスク27,28）に関連するか、彼らが実際に彼らの選択（仮想的な報酬タスク1-3,9に関連した結果を経験しないであろう、その場合には、彼らは、仮想的な選択肢の間で決定を下すことを求められることができた結果の、15-19,25,29）。割引の類似度は、一般的にかかわらず、報酬や遅延が本物か30仮説的であるかどうかの観察されました。遅延割引のタスクを投与する方法は、研究間で異なっています。例えば、様々な研究所が穴埋めアンケート31、複数の選択肢の質問票32、調整量手順33、および通貨の選択アンケート34を使用してタスクを管理してきました。もともとデュ、緑、Myerson氏33によって開発され、我々の研究室で広く使用さ調整量のタスクは、いくつかの利点を提供します。タスクは、プログラムされたデータ収集が自動化されると、制限プロセス全体を通じて人的エラー。タスクの調整性質上、無関心ポイントは、参加者が、実験と制限退屈であることが要求されている時間を最小限に抑えることが比較的少ない質問で達成されています。重要なことは、タスクが詳細かつ信頼性の高いデータを提供します。調整量タスクは以下に詳述します。

<table><tbody><tr><td>コンピュータ</td><td>Mac</td><td></td><td>またはWindows</td></tr><tr><td>プログラミングソフトウェア</td><td>Visual Studios https://www.visualstudio.com</td><td></td><td></td></tr><tr><td>データ分析ソフトウェア</td><td>R Foundation</td><td></td><td>http://www.r-project.org</td></tr><tr><td>インフォームドコンセントフォーム</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

遅延測定は、調整量のタスクを使用した人間で割引します

Measuring Delay Discounting in Humans Using an Adjusting Amount Task

遅延割引は、それがすぐに利用可能であるときに比べて遅れている報酬の価値の下落を指します。遅延割引タスクは遅延と大きさの両方が異なる2つ二分報酬の代替のための同等の好みを反映無関心ポイントを識別するために使用されます。彼らは私たちが値上の遅延の影響を分離することを可能にするため、無関心ポイントは、遅延割引勾配の形状を評価するための鍵となります。たとえば、1週間の遅延と$ 1,000、最大であれば、無関心点は、私たちはその参加者に対して、1週間の遅延が値で30％の削減に相当し、ことを知っている$ 700からです。このビデオでは、比較的迅速に無関心ポイントを識別し、安価で管理が容易である調整量の遅延割引タスクの概要を説明します。データが収集された後、非線形回帰法は、典型的には、割引曲線を生成するために使用されます。割引曲線の勾配は、IMPの程度を反映グループまたは個々のulsive選択。これらの技術は、商品の広い範囲で使用されており、比較的衝動的である集団を同定しました。例えば、薬物乱用問題の割引を持つ人々は、制御の参加者よりも急激に報酬を延期​​しました。割引の度合いを調べ、商品の関数として変化するが、1商品の割引は、割引が行動1の永続的なパターンであることを示唆している他の商品の割引、と相関します。

遅延割引の結果は、一般的にそれぞれの結果のために個々の参加者からのグループと無関心点からの中央値無関心ポイントの両方に曲線回帰モデルを当てはめることによって分析されます。サンプルについて無関心点は、通常、一般には配布されませんので、中央値、グループ無関心ポイントが使用されています。 3つの非線形回帰モデルは、一般的に使用されます。マズール（式1）8、Myerson氏とグリーン（式2）35、およびラクリン（式3）36によって提案されたもの。 <img alt="式（1）" src="/files/ftp_upload/53584/53584eq1.jpg" /> <img alt="式（2）" src="/files/ftp_upload/53584/53584eq2.jpg" /> <img alt="式3" src="/files/ftp_upload/53584/...

遅延割引とは、報酬がすぐに利用可能になるときに比べて遅延した場合に、報酬の価値が下がることを指します。実装が簡単で、人間の参加者の遅延割引の程度を定量化できるコンピューターベースの遅延割引タスクの概要を説明します。

Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. Delay discounting tasks ...

この手順の全体的な目的は、特定の商品の現在価値に対する遅延の影響を定量的に評価することです。Du、Green、およびMyersonによって開発されたこの手法により、遅延割引の定量化が可能になります。遅延割引とは、報酬を得るまでの遅延が結果の現在価値にどの程度影響を与えるかを示すものであり、薬物乱用、肥満、ギャンブルなどのさまざまなリスク行動との関連が指摘されています。この手法の主な利点は、比較的短時間で、遅延 discounting（遅延割引）の堅牢で信頼性の高い測定が可能であることです。この方法は、集団間の既存の差異を記述するために頻繁に用いられてきましたが、今後は診断ツールや介入の標的としての活用に向けた研究が進むことが期待されます。一般的に、この手順に不慣れな実験者は困難を感じる可能性があります。なぜなら、この手順では無差別点を決定するためのアルゴリズムが必要であり、それをコンピュータープログラム内に組み込まなければならないためです。アルゴリズムのわずかな誤りが結果に劇的な差をもたらす可能性があるため、この手法を視覚的に実演することが有用です。まず、遅延割引を評価する遅延期間の範囲を選択します。次に、タスクにおける遅延報酬として提示する金額の最大値を設定します。次に、各遅延時間における無関心点を決定するために完了させるべき試行回数を選択します。続いて、参加者を独立した個室のコンピュータの前に座らせます。携帯電話やその他の電子機器の電源を切るよう指示してください。参加者にインフォームド・コンセント（説明同意書）を提供し、内容を確認した上で、タスクへの参加に同意する場合は署名を得てください。次に、コンピューター上のタスクに関連付けられたアイコンをクリックしてプログラムを開始します。ダイアログボックスが表示されたら、参加者のデータに紐付ける固有の参加者IDタグを入力してください。参加者に、タスクでどのような体験をするかについて説明します。次に、タスクのデザインに慣れるため、データ解析には含まれない練習試行を行います。練習試行の開始時に、コンピュータ上に質問を表示し、今すぐ得られる10か、1日後に得られる100のどちらかを選択するように参加者に指示してください。画面上で行われた選択を確認します。次の画面で同じ質問を行いますが、その後の選択肢については、参加者の選択にかかわらず、即時的な選択肢を各試行で10ずつ増加させ、即時的選択肢と遅延的選択肢がともに100になるまで繰り返します。最後に、参加者に10回の練習試行を行わせ、タスクに慣れさせます。無差別点を評価するために、まず遅延選択肢と即時選択肢の開始量を参加者に提示します。最初の試行では、最大量を遅延選択肢として提示し、同時にその最大量の半分を即時選択肢として提示します。各試行の開始時にマウスカーソルを画面の中央に設定し、参加者の選択を観察します。参加者の選択に基づき、2回目の試行では即時代替案の金額を最大値の4分の1だけ調整します。例えば、参加者が即時選択肢を選んだ場合、2回目の試行では即時選択肢の金額を25減らします。参加者が遅延選択肢を選んだ場合は、2回目の試行で即時選択肢の金額を25増やします。次に、即時選択の新しい金額と、一定の遅延選択を参加者に提示し、2回目の試行を完了させます。参加者の選択を観察してください。その後、即時選択肢の金額を、前回の調整量の半分だけ調整します。例えば、参加者が即時報酬を選択した場合は、3回目の試行における即時選択肢の金額を12.50減少させます。参加者が遅延報酬を選択した場合は、3回目の試行における即時選択肢の金額を12.50増加させます。参加者が規定の回数の選択を完了するまで、即時報酬額の調整を繰り返します。なお、規定の回数は実験者の裁量に委ねられます。参加者の選択に基づいて即時報酬額の最終調整を行い、この新しい金額をその特定の遅延時間における等価点（indifference point）として使用します。各遅延時間について、即時報酬額および各遅延時間の初回試行における調整額をリセットし、調整プロセス全体を完全に繰り返します。質的に異なる報酬の遅延割引を評価する場合は、参加者に選択した報酬の具体例を提示するように依頼してください。例えば、選択した報酬が食べ物である場合は、参加者に好きな食べ物を答えるように求めます。参加者の回答を記録し、その報酬1単位あたりの価格を尋ねます。次に、参加者が報告した価格に基づき、即時的な開始量と遅延させた開始量を提示します。アウトカムの遅延量を、参加者が提示した単位あたり価格で最大量を割った値に設定し、即時の代替案をその量の0.5倍に設定します。最後に、各アウトカムの等価点（indifference point）を決定するために、調整プロセスを繰り返します。本プロトコルでは、調整量タスクを用い、さまざまなアウトカムを対象にヒト参加者を想定した遅延割引実験の実施方法について説明します。ここでは、金銭、アルコール、娯楽、食品という各商品について、喫煙者と非喫煙者の割引関数を示します。無差別点の中央値は、食品が金銭よりも急峻に割引されることを示しています。正しくプログラムされれば、この手法を用いることで、単一の商品に対する遅延割引の程度を評価するのに約10分しかかかりません。この手順を行う際は、正解はないこと、および各参加者が最も好ましい選択肢を選ぶべきであることを、参加者に強調して伝えることが重要です。この手法は、多くの研究グループによって遅延割引を評価し、それをさまざまなリスク行動に関連付けるために用いられてきました。このビデオを視聴することで、遅延割引タスクの設定およびプログラミング方法について十分に理解できるはずです。補足資料では、遅延割引タスクのプログラミングに使用できるコードを提供しています。また、データに適合させることができる非線形回帰モデルも提供しています。これらのモデルを用いることで、遅延割引の程度を定量化することが可能です。

measuring-delay-discounting-in-humans-using-an-adjusting-amount-task

Research

JoVE Journal

Behavior

行動

このプロトコルは、げっ歯類で注目を集め、衝動制御を研究するために使用さオペラントベースのタスク5の選択肢のシリアル反応時間課題について説明します。標準タスクの変形例である試験日の課題は、タスクの柔軟性を高め、より完全に行動を特徴付けるために他の操作と組み合わせることができる。...

5  - 選択肢シリアル反応時間タスク：げっ歯類のための注意のタスクや衝動調節

このプロトコルの目的は、マウスにおける前頭前野媒介認知の柔軟性を評価するためにタスク（AST）をシフト注目セットとして行動アッセイを実施することである。...

注意のセットシフトタスク：マウスにおける認知の柔軟性の測定

ここでは、寿命全体にわたる脅威検出を研究するために使用できるタッチスクリーンの視覚検索パラダイムについて説明します。このパラダイムは、子供と大人の両方が、ヘビ、クモ、怒った顔などの脅威的な刺激を、脅威でない刺激よりも速く検出することを実証するさまざまな研究ですでに使用されています。...

子どもと成人の脅威のための注意のバイアスを測定

おいしい食べ物への誘惑に負けると、長期的な太りすぎの問題を引き起こす可能性があります。このプロトコルは、女性の仮想的な異時点間の選択中に、それらをエラーに関連付けることにより、食用商品に対する軽率な選好を減らす方法を説明しています。...

インパルス食品の選択を減少させる手段としてのエラー

時間順序の判断は、処理速度パラメータと注意の重みを推定し、それによって注意処理のメカニズムを推測するために使用できます。この方法論は、広範囲の視覚刺激に適用でき、多くの注意操作で機能します。...

時間的順序の判決のモデルベース分析により注目し、視覚処理速度を測定します

このプロトコルでは、メタ記憶、または齧歯動物でのメモリ認識の可能性を調査するためのメソッドについて説明します。臭気に基づく遅延マッチング-見本パラダイム小説、生態学的に関連した行動テストです役に立つ応答先となる齧歯動物適応的認知のメモリ状態の強さを監視に基づいて範囲を決定するため。...

ラットにおける試合のサンプル テストを延期臭ベースを使用してメタ認知的応答のテスト

自動化における遅延および努力ベース無料移動齧歯動物における意思決定を分析するための装置およびプロトコルのベース

本稿では、オペラント条件づけと自動化されたハイスループットの行動監視システム IntelliCage...

アルツハイマー病、IntelliCage を使用しての複数の遺伝モデルにおける認知機能の長期的な行動のアッセイの自動化

ラットおよび他の小さい哺乳類の衝動性の異なった形態を評価する 3...

ラットにおける衝動性の異なる症状を評価するための 3 つの検査

このプロトコルは、時間間の決定結果の処理中に社会的比較と社会的距離に関連する神経活動を調査することを目的としています。無関心ポイントは、研究の一環としてイベント関連の電位を使用して測定されます。...

社会的比較と社会的距離が事象関連ポテンシャル研究における時間的選択結果の評価に及ぼす影響

学ぶ調整量タスクを用いた遅延割引の定量評価法。コンピュータベースの手法で人間の意思決定プロセスを測定し、物質乱用やギャンブルなどのリスク行動の診断と介入に応用できる。

遅延測定は、調整量のタスクを使用した人間で割引します

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