विलंब एक समायोजन राशि टास्क का प्रयोग मनुष्यों भुनाई मापने
Summary
Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. We outline a computer-based delay discounting task that is easy to implement and allows for the quantification of the degree of delay discounting in human participants.
Abstract
विलंब छूट यह है कि यह तत्काल उपलब्ध नहीं है जब तक रिश्तेदार देरी हो रही है जब एक इनाम के मूल्य में गिरावट को दर्शाता है। विलंब छूट कार्यों में देरी और परिमाण दोनों में अलग-अलग दो डाइकोटोमस इनाम विकल्प के लिए बराबर वरीयता दर्शाते हैं जो उदासीनता अंक, की पहचान करने के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं। उदासीनता अंक वे हमें मूल्य पर देरी का असर अलग-थलग करने की अनुमति देते हैं, क्योंकि एक देरी छूट ढाल के आकार का आकलन करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। उदाहरण के लिए, एक एक सप्ताह देरी और $ 1000 की एक अधिकतम पर हैं, तो उदासीनता बिंदु हम उस भाग लेने के लिए, एक 1 सप्ताह देरी मूल्य में 30% की कमी से मेल खाती है, पता है कि $ 700 पर है। यह वीडियो अपेक्षाकृत जल्दी उदासीनता अंक को दिखाता है और सस्ती और प्रशासन के लिए आसान है कि एक समायोजन राशि देरी छूट कार्य की रूपरेखा। डेटा एकत्र किया गया है एक बार, गैर रेखीय प्रतिगमन तकनीक को आम तौर पर छूट घटता उत्पन्न करने के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं। छूट की अवस्था के steepness छोटा सा भूत की डिग्री को दर्शाताएक समूह या व्यक्ति के ulsive पसंद है। इन तकनीकों में वस्तुओं की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ इस्तेमाल किया गया है और अपेक्षाकृत आवेगी हैं कि आबादी की पहचान की है। उदाहरण के लिए, मादक द्रव्यों के सेवन की समस्याओं को छूट के साथ लोगों को नियंत्रण में भाग लेने वालों की तुलना में अधिक तेजी से पुरस्कार में देरी की। छूट की डिग्री की जांच की वस्तु के एक समारोह के रूप में बदलता है, एक वस्तु की छूट छूट व्यवहार 1 के एक लगातार पैटर्न हो सकता है कि पता चलता है, जो अन्य वस्तुओं की छूट के साथ संबद्ध है।
Introduction
विलंब छूट लोग देरी छूट अस्थायी समीपस्थ पुरस्कार अधिक अत्यधिक अस्थायी बाहर का पुरस्कार से मूल्यवान हैं कि इस बात को दर्शाता मुठभेड़ कई स्थितियों को प्रभावित करता है कि एक व्यवहार घटना है। वह यह है कि पुरस्कार के मूल्य में देरी के साथ गिरावट। लोगों को करना है कि कई विकल्पों तत्काल कम गुणवत्ता परिणामों के बीच एक tradeoff शामिल है क्योंकि यह एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है (उदाहरण के लिए।, एक रात के खाने के बाद पनीर का टुकड़ा) और उच्च गुणवत्ता वाले परिणामों में देरी (जैसे।, लंबी अवधि के स्वास्थ्य)। विलंब छूट भी बंदरों 4,5, चूहों 6,7, और कबूतरों 8 सहित मनुष्यों 2,3, के अलावा प्रजाति की एक किस्म में देखा गया है।
छूट की डिग्री में व्यक्तिगत मतभेदों विभिन्न maladaptive व्यवहार 9 से जोड़ा गया है। पुरस्कार का मूल्य एक अतिशयोक्तिपूर्ण क्षय समारोह 8 के अनुसार देरी के एक समारोह के रूप में गिरावट आती है। अतिशयोक्तिपूर्ण क्षय के साथ, मूल्य में कमीअपेक्षाकृत कम देरी के साथ बड़े पैमाने पर है, लेकिन अपेक्षाकृत लंबी देरी भर में आनुपातिक कम इतनी कम हो जाती है। मूल्य देरी के एक समारोह के रूप में अतिश्योक्ति degrades कि Mazur के निष्कर्ष अतिशयोक्तिपूर्ण समारोह वरीयता बदलाव की भविष्यवाणी करने में सक्षम है, क्योंकि महत्वपूर्ण है, जहां अन्य सैद्धांतिक कार्यों नहीं कर सकते अतिरिक्त मान्यताओं के बिना। पसंद बदलाव कर रहे हैं एक एक आम देरी दोनों विकल्पों के लिए जोड़ा जाता है, तो रिवर्स जाएगा 10-12 भविष्य (LLR) में एक अपेक्षाकृत बाहर का बिंदु पर उपलब्ध एक बड़ा इनाम पर उपलब्ध एक छोटे से इनाम अपेक्षाकृत जल्द ही (एसएसआर) के लिए है कि वरीयता पाने अच्छी तरह से प्रलेखित । काम से घर चला, जबकि उदाहरण के लिए, यदि, भूख की भावना अचानक मारता है, एक व्यक्ति इंतज़ार करने के लिए विरोध के रूप में वे के एक टुकड़े के लिए घर मिलता है जब तक एक अपेक्षाकृत अस्वास्थ्यकर नाश्ते के लिए दृष्टि में पहला फास्ट फूड रेस्तरां में बंद करने के लिए इच्छुक हो सकती है फल या कुछ अन्य उच्च गुणवत्ता नाश्ता। , तथापि, भूख अभी भी व्यक्ति अभी भी करने के लिए चलना है जब काम, जबकि पर हिटउनकी कार और फास्ट फूड रेस्तरां आ पहले सड़क के नीचे ड्राइव, वे फल के लिए घर मिल तक इंतजार करने के बारे में फैसला करने की संभावना है।
देरी के एक समारोह में एक जीव की पसंद impulsivity का एक उपाय माना जा सकता है के रूप में ढलवाँपन के साथ जो मूल्य में गिरावट पुरस्कार। चुनाव impulsivity आवेगी पसंद का .Higher डिग्री का उपयोग करें और से जुड़े होते हैं LLR 13,14 से अधिक एसएसआर के लिए एक प्राथमिकता के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, ऐसे हेरोइन शराब 15,16, सिगरेट 17,18, कोकीन 19, 20,21 के रूप में विभिन्न दवाओं के दुरुपयोग, और methamphetamine 22। आवेगी पसंद के उच्च डिग्री भी समस्याग्रस्त जुआ 23, मोटापा 24,25, और गरीबों के स्वास्थ्य और व्यक्तिगत सुरक्षा विकल्प 26 से जुड़े हुए हैं।
विभिन्न कार्यों के लिए मानव में छूट देरी का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों विकल्प और अनुभव कुछ या सभी के बीच निर्णय लेने के लिए कहा जा सकता हैवे वास्तव में अपनी पसंद के साथ जुड़े परिणामों का अनुभव नहीं होता है, जो मामले में उनकी पसंद (असली इनाम कार्य 27,28) या वे काल्पनिक विकल्पों के बीच निर्णय लेने के लिए कहा जा सकता है के साथ जुड़े परिणामों की (काल्पनिक इनाम कार्य 1-3,9 , 15-19,25,29)। छूट के समान डिग्री आम तौर पर ध्यान दिए बिना इनाम और देरी असली है या 30 काल्पनिक हैं कि क्या मनाया जाता है। देरी छूट कार्यों का प्रबंध करने की विधि अध्ययनों में अलग है। उदाहरण के लिए, विभिन्न प्रयोगशालाओं एक भरने में रिक्त प्रश्नावली 31, एक कई विकल्प प्रश्नावली 32, एक समायोजन राशि प्रक्रिया 33 का उपयोग कर कार्य, और एक मौद्रिक चुनाव प्रश्नावली 34 दिलाई है। मूल रूप से दू, ग्रीन, और Myerson 33 द्वारा विकसित की है, और हमारी प्रयोगशाला में बड़े पैमाने पर इस्तेमाल का समायोजन राशि कार्य, कई लाभ प्रदान करता है। कार्य क्रमादेशित डेटा संग्रह स्वचालित है है एक बार, सीमितइस प्रक्रिया के दौरान मानवीय त्रुटि। कार्य का समायोजन प्रकृति के कारण, उदासीनता अंक प्रतिभागियों और प्रयोगशाला और सीमा बोरियत में होना आवश्यक है समय को कम करता है, जो अपेक्षाकृत कुछ सवाल है, के साथ पहुँच रहे हैं। महत्वपूर्ण बात है, कार्य विस्तृत और विश्वसनीय डेटा प्रदान करता है। का समायोजन राशि कार्य नीचे विस्तृत किया जाएगा।
Protocol
Representative Results
Discussion
इस वीडियो का समायोजन राशि कार्य का उपयोग कर एक देरी छूट प्रयोग आचरण करने के लिए लिया जाना चाहिए कि चरणों का वर्णन। का समायोजन राशि कार्य का संचालन करने के लिए अपेक्षाकृत जल्दी है (10 – भागीदार प्रति 15 मिनट)…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Preparation of this manuscript was supported in part by grant R01DA029100 from the National Institute on Drug Abuse.
Materials
| Computer | any | Mac or Windows | |
| Programming Software | Visual Studios | https://www.visualstudio.com | |
| Data Analysis Software | The R Foundation | http://www.r-project.org | |
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