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Enregistrement W2156564795 · doi:10.1371/journal.pone.0047691

Auditory Same/Different Concept Learning and Generalization in Black-Capped Chickadees (Poecile atricapillus)

2012· article· en· W2156564795 sur OpenAlexafffund
Marisa Hoeschele, Robert G. Cook, Lauren M. Guillette, Allison H. Hahn, Christopher B. Sturdy

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam TrustsUniversity of AlbertaNational Science Foundation
Mots-clésGeneralizationPerceptionCognitionCognitive psychologyTask (project management)PsychologyAuditory perceptionCommunicationDevelopmental psychologyMathematicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract concept learning was thought to be uniquely human, but has since been observed in many other species. Discriminating same from different is one abstract relation that has been studied frequently. In the current experiment, using operant conditioning, we tested whether black-capped chickadees (Poecile atricapillus) could discriminate sets of auditory stimuli based on whether all the sounds within a sequence were the same or different from one another. The chickadees were successful at solving this same/different relational task, and transferred their learning to same/different sequences involving novel combinations of training notes and novel notes within the range of pitches experienced during training. The chickadees showed limited transfer to pitches that was not used in training, suggesting that the processing of absolute pitch may constrain their relational performance. Our results indicate, for the first time, that black-capped chickadees readily form relational auditory same and different categories, adding to the list of perceptual, behavioural, and cognitive abilities that make this species an important comparative model for human language and cognition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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