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Enregistrement W1998188630 · doi:10.1037/0735-7036.120.3.184

When do octopuses play? Effects of repeated testing, object type, age, and food deprivation on object play in Octopus vulgaris.

2006· article· en· W1998188630 sur OpenAlexaff
Michael J. Kuba, Ruth A. Byrne, Daniela V. Meisel, Jennifer A. Mather

Notice bibliographique

RevueJournal of comparative psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCephalopods and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesKonrad Lorenz Institute for Evolution and Cognition Research
Mots-clésoctopus (software)HabituationTraitCognitionObject (grammar)PsychologyDevelopmental psychologyBiologyZoologyEvolutionary biologyCognitive psychologyEcologyNeuroscienceArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studying play behavior in octopuses is an important step toward understanding the phylogenetic origins and function of play as well as the cognitive abilities of invertebrates. Fourteen Octopus vulgaris (7 subadults and 7 adults) were presented 2 Lego objects and 2 different food items on 7 consecutive days under 2 different levels of food deprivation. Nine subjects showed play-like behavior with the Lego objects. There was no significant difference in play-like behavior corresponding to food deprivation, age, and sex of the octopuses. The sequence of behaviors, from exploration to play-like behavior, had a significant influence on the establishment of play-like behavior, as it occurred mostly on Days 3-6 of the 7-day experiment. The pattern of development of play-like activities after a period of exploration and habituation in this study agrees with the hypothesis that object play follows object exploration. A homologous origin of this behavioral trait in vertebrates and invertebrates is highly unlikely, as the last common ancestor might not have had the cognitive capacity to possess this trait.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations154
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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