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Enregistrement W2135621511 · doi:10.1242/jeb.112144

Building the social brain, one task at a time

2015· article· en· W2135621511 sur OpenAlexaff
Constance M. O’Connor

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Group livingSocial groupVariety (cybernetics)Brain sizeSocial complexityPsychologyEcologyBiologySocial psychologySociologyComputer scienceSocial scienceMedicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Is it easier to live in a small town than in a big city? Living in a big city requires frequent interactions with many different individuals and responding appropriately to a huge variety of social situations, while living in a small town requires fewer types of interactions, with fewer individuals. The complexity of living in big groups has led to the ‘social brain hypothesis’, which suggests that as group size increases, brain size should increase to meet these social demands. However, the ‘task specialization hypothesis’ is a counter theory, which suggests that as social group size increases individuals start to perform increasingly specific tasks. According to this theory, someone living in a small town is more likely to be a jack-of-all-trades, while a big-city dweller will be more likely to have a highly specialized job. Thus, the ‘task specialization hypothesis’ suggests that as social group size increases, the brain should become increasingly specialized, rather than becoming larger overall.Sabrina Amador-Vargas, from the University of Texas at Austin and the Smithsonian Tropical Research Institute, with colleagues from both institutions and the University of Arizona, decided to investigate the ‘social brain hypothesis’ versus the ‘task specialization hypothesis’ in acacia ants (Pseudomyrmex spinicola). These ants live in social groups with a single queen and a host of workers, and have a symbiotic relationship with acacia trees. Each social group lives within a tree and workers chase off animals that try to feed on the acacia leaves. In return, the trees provide the ants with ‘Beltian bodies’ – small packets of food that the ants find irresistible.In wild ant colonies in Panamá, the researchers estimated colony size by marking and recapturing worker ants, and counting the number of entrance holes on the host tree. The scientists then assessed task specialization by counting how many of the worker ants performed the same task day after day. They also observed how workers responded to simulated foraging or defensive tasks. The researchers predicted that as colony size increased, worker ants would be less likely to switch jobs and more likely to exclusively perform either foraging tasks on the leaves or defensive tasks on the trunks. They further predicted that as social group size increased, the foraging ants would be more likely to ignore an intruder, while the defensive ants would be more likely to ignore Beltian bodies. After conducting behavioural observations, the researchers collected worker ants and measured the volumes of different brain areas.They found that as colony size increased, task specialization also increased. In larger social groups, worker ants were more likely to perform exclusively either defensive or foraging tasks, rather than switching between jobs. Importantly, the scientists showed that specific brain regions related to learning and memory became larger in foraging workers as social group increased, but smaller in defensive workers as social group increased. Thus, these results support the ‘task specialization hypothesis’, where ants living in small groups are more general jacks-of-all-trades and ants from big groups become more specialized for a specific job. The social brain isn't necessarily a bigger brain, but it is a unique brain that is built one increasingly specialized task at a time.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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