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Enregistrement W2160792303 · doi:10.1098/rspb.2011.0374

Vision, touch and object manipulation in Senegal parrots <i>Poicephalus senegalus</i>

2011· article· en· W2160792303 sur OpenAlexaff
Zoe Demery, Jackie Chappell, Graham R. Martin

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésForagingObject (grammar)Visual fieldField (mathematics)CommunicationComputer visionCognitive psychologyComputer sciencePsychologyArtificial intelligenceHuman–computer interactionBiologyEcologyNeuroscienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parrots are exceptional among birds for their high levels of exploratory behaviour and manipulatory abilities. It has been argued that foraging method is the prime determinant of a bird's visual field configuration. However, here we argue that the topography of visual fields in parrots is related to their playful dexterity, unique anatomy and particularly the tactile information that is gained through their bill tip organ during object manipulation. We measured the visual fields of Senegal parrots Poicephalus senegalus using the ophthalmoscopic reflex technique and also report some preliminary observations on the bill tip organ in this species. We found that the visual fields of Senegal parrots are unlike those described hitherto in any other bird species, with both a relatively broad frontal binocular field and a near comprehensive field of view around the head. The behavioural implications are discussed and we consider how extractive foraging and object exploration, mediated in part by tactile cues from the bill, has led to the absence of visual coverage of the region below the bill in favour of more comprehensive visual coverage above the head.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeObservationnel
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

Citations87
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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