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Enregistrement W2094048721 · doi:10.1139/cjz-2013-0211

Social learning within and across species: information transfer in mouse-eared bats

2014· article· en· W2094048721 sur OpenAlexvenueno aff
Theresa M. A. Clarin, Ivailo Borissov, Rachel A. Page, John M. Ratcliffe, Björn M. Siemers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesImperial College London
Mots-clésBiologyInterspecific competitionIntraspecific competitionSocial learningSympatric speciationSocial animalZoologyObservational learningEcologyPsychologyExperiential learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social learning describes information transfer between individuals through observation or direct interaction. Bats can live and forage in large groups, sometimes comprising several species, and are thus well suited for investigations of both intraspecific and interspecific information transfer. Although social learning has been documented within several bat species, it has not been shown to occur between species. Furthermore, it is not fully understood what level of interaction between individuals is necessary for social learning in bats. We address these questions by comparing the efficiency of observation versus interaction in intraspecific social learning and by considering interspecific social learning in sympatric bat species. Observers learned from demonstrators to identify food sources using a light cue. We show that intraspecific social learning exists in the greater mouse-eared bat (Myotis myotis (Borkhausen, 1797)) and that direct interaction with a demonstrator more efficiently leads to information transfer than observational learning alone. We also found evidence for interspecific information transfer from M. myotis to the lesser mouse-eared bat (Myotis oxygnathus Monticelli, 1885). Additionally, we opportunistically retested one individual that we recaptured from the wild 1 year after initial learning and found long-term memory of the trained association. Our study adds to the understanding of learning, information transfer, and long-term memory in wild-living animals.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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