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Enregistrement W2074968719 · doi:10.3819/ccbr.2008.30007

Use of multiple dimensions in learned discriminations

2008· article· en· W2074968719 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueComparative Cognition & Behavior Reviews · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésComparative cognitionPsychologyAnimal behaviorCognitive psychologyCognitive scienceAnimal cognitionDevelopmental psychologyCommunicationCognitionNeuroscienceBiologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many naturally occurring categories vary across multiple stimulus dimensions (e.g. size, color, texture). When humans categorize multidimensional stimuli on the basis of a single dimension this has been taken to indicate use of a rule that could be verbalized. Sorting on the basis of all the stimulus dimensions ('overall similarity' or 'family resemblance') has been taken to indicate a more basic, implicit, automatic, perhaps associative process. However, a review of the literature on animal discrimination learning shows that animals often discriminate on the basis of one dominant dimension. In recent experiments, situations conducive to more complex cognitive processes have increased family resemblance sorting in humans. In an effort to resolve this apparent paradox, experiments were conducted in which humans and pigeons were exposed to multidimensional category discrimination tasks under closely similar conditions. Preliminary results show no evidence that even a non-verbal rule can be said to be involved in pigeons' choices in these conditions, despite the fact that under some conditions a single dimension may dominate their behavior.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,646
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,184 · 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