FOREBRAIN SIZE AND INNOVATION RATE IN EUROPEAN BIRDS: FEEDING, NESTING AND CONFOUNDING VARIABLES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous work has shown a positive correlation between relative forebrain size and feeding innovation frequency, corrected for species number, over different taxonomic groups of birds. Several confounding variables could account for this relationship: ornithologists could notice and report innovations more often in certain taxa because of biased expectations, greater research effort, editorial bias in journals or large population sizes of the taxa. The innovationforebrain correlation could also be spuriously caused by phylogeny or juvenile development mode. We examined these possibilities by entering species number per taxon, population size, number of full length papers, expectations (assessed by a questionnaire), journal source and development mode in multiple regressions that also included relative forebrain size. We did this with and without phylogenetic corrections and tested two behavioural categories, feeding and nesting, where flexibility and learning are clearly thought to differ, but confounds should have similar effects. Through an exhaustive survey covering 30 years in 11 journals, a total of 683 innovations was gathered for the northwestern part of Europe, 507 for feeding and 176 for nesting. Species number per taxon was the only significant confound for both feeding and nesting reports; as predicted, forebrain size was a second significant predictor for feeding innovations, but not for nesting. The frequency of feeding innovations in the short notes of ornithology journals thus appears to be a valid and reliable way to operationalise behavioural flexibility in birds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».