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Enregistrement W1980073367 · doi:10.1037/0097-7403.33.4.497

Spatial memory of domestic dogs (Canis familiaris) for hidden objects in a detour task.

2007· article· en· W1980073367 sur OpenAlexafffund
Sylvain Fiset, Claude Beaulieu, Valérie Leblanc, Lucie Dubé

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Animal Behavior Processes · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Moncton
Mots-clésObject (grammar)Task (project management)Object permanenceArtificial intelligenceComputer visionPsychologyLandmarkCommunicationCognitive psychologyComputer scienceNeuroscienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial memory of domestic dogs (Canis familiaris) for hidden objects was investigated via a visible displacement problem of object permanence with a detour paradigm. Experiment 1 showed that dogs were able to spontaneously locate a disappearing object in a detour situation. In Experiments 2 and 3, dead reckoning and allocentric spatial information were put in conflict. Results revealed that dogs simultaneously encoded both sources of information when they had to bypass an obstacle to locate a hidden object. Experiment 3 also revealed that, over the course of testing, dogs gradually learned to rely predominantly on allocentric cues when the detour involved several reorientations. The current study reveals that spatial memory of dogs for hidden objects in a detour task was guided by flexibility in processing spatial information. Dogs could simultaneously encode dead reckoning and allocentric information to locate a disappearing object and used them hierarchically according to the complexity of the detour they encountered in the environment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,398 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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