Exposing the behavioral gambit: the evolution of learning and decision rules
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral ecologists have long been comfortable assuming that genetic architecture does not constrain which phenotypescan evolve (the "phenotypic gambit"). For flexible behavioral traits, however, solutions to adaptive problems are reached not only by genetic evolution but also by behavioral changes within an individual’s lifetime, via psychological mechanisms such as learning. Standard optimality approaches ignore these mechanisms, implicitly assuming that they do not constrain the expression of adaptive behavior. This assumption, which we dub the behavioral gambit, is sometimes wrong: evolved psychological mechanisms can prevent animals from behaving optimally in specific situations. To understand the functional basis of behavior, we would do better by considering the underlying mechanisms, rather than the behavioral outcomes they produce, as the target of selection. This change of focus yields new, testable predictions about evolutionary equilibria, the development of behavior, and the properties of cognitive systems. Studies on the evolution of learning rules hint at the potential insights to be gained, but such mechanism-based approaches are underexploited. We highlight three future research priorities: (1) systematic theoretical analysis of the evolutionary properties of learning rules; (2) detailed empirical study of how animals learn in nonforaging contexts;and (3) analysis of individual differences in learning rules and their associated fitness consequences.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle