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Enregistrement W2053826398 · doi:10.1080/1357650x.2010.485202

Right paw foraging bias in wild black bear (<i>Ursus americanus kermodei</i>)

2011· article· en· W2053826398 sur OpenAlexaff
T. E. Reimchen, M. A. Spoljaric

Notice bibliographique

RevueLaterality Asymmetries of Body Brain and Cognition · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrsusForagingLateralityPredationCarnivoreBiologyForelimbZoologyUrsus maritimusEcologyAnatomyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using field observations of ~15 wild adult black bear (Ursus americanus kermodei) foraging on a salmon stream during two autumns on the central coast of British Columbia, we tested for laterality of forelimb use during lunging and during handling of salmon. Of 288 lunging events observed overall, 53% were non biased, 26% were right-limb biased, and 21% left-limb biased (p = .53 between left and right bias). Among six bears in which we could ascertain individual identity (182 lunging events), there was heterogeneity among individuals (p <.05) of which two were significantly right biased and one significantly left biased (p<.005). Of 186 carcass-handling (pick-up) events, 68% were right-pawed (p <.005) and there was no heterogeneity among five individually identifiable bears (p = .19). There was no forelimb laterality in adjustment of the prey in the mouth or in securing the prey to the substrate. This is the first report of task-specific behavioural lateralisation of a wild carnivore and is suggestive of a right bias (left-hemisphere dominance) in object manipulation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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