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Enregistrement W1528156613 · doi:10.1080/19420889.2015.1017164

The spread of a novel behavior in wild chimpanzees: New insights into the ape cultural mind

2015· article· en· W1528156613 sur OpenAlexaff
Thibaud Gruber, Timothée Poisot, Klaus Zuberbühler, William Hoppitt, Catherine Hobaiter

Notice bibliographique

RevueCommunicative & Integrative Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésTroglodytesSocial learningCaptivityCultural transmission in animalsAnimal behaviorComparative psychologyPsychologyPrimateBehavioural sciencesDevelopmental psychologySocial psychologyBiologyEcologyCognitive psychologyEvolutionary biologyZoologyCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For years, the animal culture debate has been dominated by the puzzling absence of direct evidence for social transmission of behavioral innovations in the flagship species of animal culture, the common chimpanzee. Although social learning of novel behaviors has been documented in captivity, critics argue that these findings lack ecological validity and therefore may not be relevant for understanding the evolution of culture. For the wild, it is possible that group-specific behavioral differences emerge because group members respond individually to unspecified environmental differences, rather than learning from each other. In a recent paper, we used social network analyses in wild chimpanzees (Pan troglodytes schweinfurthii) to provide direct evidence for social transmission of a behavioral innovation, moss-sponging, to extract water from a tree hole. Here, we discuss the implications of our findings and how our new methodological approach could help future studies of social learning and culture in wild apes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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