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Enregistrement W2099853136 · doi:10.1002/evan.20210

A guide to practical babooning: Historical, social, and cognitive contingency

2009· review· en· W2099853136 sur OpenAlexaff
Louise Barrett

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Anthropology Issues News and Reviews · 2009
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocialityBaboonVariety (cybernetics)EcologyCognitionContingencyEvolutionary ecologyNegotiationCognitive sciencePsychologySociologyBiologyEpistemologyComputer scienceSocial scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As ecologically adaptable animals, baboons are distributed widely across Africa, and display a variety of morphological and behavioral differences that reflect both local ecology and a complex evolutionary history. As long‐lived, slowly reproducing animals, baboons face numerous ecological challenges to survival and successful reproduction. As group‐living animals, the social world presents an equally diverse array of challenges that require the negotiation of individual needs within the constraints imposed by others. Understanding how all these facets of baboon evolutionary history, life history, ecology, sociality, and cognition fit together is an enormous but engaging challenge, and despite one hundred years of study, it is clear there is a still much to learn about the various natural histories of baboons. What also is clear, however, is that an appreciation of contingency holds the key to understanding all these facets of baboon evolution and behavior. In what follows, I hope to illustrate exactly what I mean by this, highlighting along the way that history is not to be ignored, variability is information and not merely “noise”, and that behavioral and cognitive complexity can be two very different things.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,018

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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