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From Cognitive Science To Cognitive Neuroscience To Neuroeconomics

机译：从认知科学到认知神经科学再到神经经济学

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As an emerging discipline, neuroeconomics faces considerable methodological and practical challenges. In this paper, I suggest that these challenges can be understood by exploring the similarities and dissimilarities between the emergence of neuroeconomics and the emergence of cognitive and computational neuroscience two decades ago. From these parallels, I suggest the major challenge facing theory formation in the neural and behavioural sciences is that of being under-constrained by data, making a detailed understanding of physical implementation necessary for theory construction in neuroeconomics. Rather than following a top-down strategy, neuroeconomists should be pragmatic in the use of available data from animal models, information regarding neural pathways and projections, computational models of neural function, functional imaging and behavioural data. By providing convergent evidence across multiple levels of organization, neuroeconomics will have its most promising prospects of success.
机译：作为一门新兴学科，神经经济学面临着巨大的方法论和实践挑战。在本文中，我建议可以通过探索二十年前神经经济学的兴起与认知和计算神经科学的兴起之间的异同来理解这些挑战。从这些相似之处，我认为神经和行为科学中理论形成所面临的主要挑战是受到数据约束不足的原因，从而使对神经经济学理论构建所必需的物理实现方式的详细理解成为可能。神经经济学家应该遵循务实的态度，而不是采用自上而下的策略，而是使用动物模型中的可用数据，有关神经途径和预测的信息，神经功能的计算模型，功能成像和行为数据。通过在组织的多个层次上提供一致的证据，神经经济学将具有最有希望的成功前景。

著录项

  • 来源
    《Economics & philosophy》 |2008年第3期|p.459-471|共13页
  • 作者

    Steven R; Quartz;

  • 作者单位

    California Institute of Technology;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 f;
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