Sometimes slower is better: slow-exploring birds are more sensitive to changes in a vocal discrimination task
Notice bibliographique
Résumé
Animal personality, defined as consistent individual differences across context and time, has attracted much recent research interest in the study of animal behaviour. More recently, this field has begun to examine how such variation arose and is maintained within populations. The habitat-dependent selection hypothesis, which posits that animals with differing personality types may fare better (i.e. have a fitness advantage) in different habitats, suggests one possible mechanism. In the current experiment, we tested whether slow- and fast-exploring black-capped chickadees (Poecile atricapillus), determined by performance in a novel environment exploration task, perform differentially when the demands of an acoustic operant discrimination (cognitive) task were altered following successful task acquisition. We found that slow-exploring birds learn to reverse previously learned natural category rules more quickly than faster exploring conspecifics. In accordance with the habitat-dependent selection hypothesis, and previous work with great tits (Parus major), a close relative of the black-capped chickadee, our results suggest that fast-exploring birds may perform better in stable, predictable environments where forming a routine is advantageous, while slow-exploring birds are favoured in unstable, unpredictable environments, where task demands often change. Our results also support a hypothesis derived from previous work with great tits; slow-exploring birds may be generally more flexible (i.e. able to modify their behaviour in accordance with changes in environmental stimuli) in some learning tasks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».