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Enregistrement W2109073843 · doi:10.1017/s1464793103006225

The evolution of learning

2004· review· en· W2109073843 sur OpenAlexaff
Bruce Moore

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMimicryImitationConvergent evolutionObligateBiologyCommunicationCognitive sciencePsychologyCognitive psychologyZoologyNeuroscienceEcologyPhylogeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most processes or forms of learning have been treated almost as special creations, each as an independent process unrelated to others. This review offers an evolutionary cladogram linking nearly one hundred forms of learning and showing the paths through which they evolved. Many processes have multiple forms. There are at least five imprinting processes, eleven varieties of Pavlovian conditioning, ten of instrumental conditioning, and eight forms of mimicry and imitation. Song learning evolved independently in at least six groups of animals, and movement imitation in three (great apes, cetaceans and psittacine birds). The cladogram also involves at least eight new processes: abstract concept formation, percussive mimicry, cross-modal imitation, apo-conditioning, hybrid conditioning, proto-pantomime, prosodic mimicry, and image-mediated learning. At least eight of the processes evolved from more than one source. Multiple sources are of course consistent with modern evolutionary theory, as seen in some obligate symbionts, and gene-swapping organisms. Song learning is believed to have evolved from two processes: auditory imprinting and skill learning. Many single words evolved from three sources: vocal mimicry, discrimination learning, and abstract concept formation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations155
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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