Sustaining Control and Agency Under Threat: Computational Pathways to Persistence and Escape
En combinant un nouveau paradigme comportemental et un modèle d'apprentissage par renforcement computationnel (MACA-Q), cette étude démontre que l'évitement n'est pas un trait stable mais résulte d'une régulation dynamique de l'engagement basée sur la perception de contrôle et de compétence, offrant ainsi un cadre unifié pour comprendre les mécanismes de persistance et de désengagement dans les contextes de menace.