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Enregistrement W2410221305 · doi:10.1159/000446312

Relative Brain Size Is Not Correlated with Display Complexity in Manakins: A Reanalysis of Lindsay et al. (2015)

2016· letter· en· W2410221305 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior and Evolution · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrain sizeAllometryEndocastNeuroimagingBiologyEncephalizationEvolutionary biologyNeuroscienceSkullAnatomyEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

some species [Prum, 1990, 1994]. Lindsay et al. [2015] hypothesized that a more complex acrobatic display will result in an increased demand of neural computation and, therefore, an increase in brain size. Their analyses yielded a positive correlation between relative brain size and display complexity (fig. 2 in Lindsay et al. [2015]). However, their analyses have several potential problems, and alternative methods that correct these problems lead to different conclusions. The most significant issue is how relative brain size was calculated. The brain, like most organs and other physiological traits (e.g. basal metabolic rate) scales positively with body size [Gould, 1966, 1974; Martin and Harvey, 1986], and it is traditionally understood that the relative size of the brain (or any other trait) is one where the allometric effect of body size has been removed. The issue regarding the best methods for removing allometric effect in comparative studies has been given careful consideration in the literature [McCoy et al., 2006; Berner, 2011], including papers that specifically discuss the brain or its parts [Deaner et al., 2000]. Whichever method is deemed most appropriate, it is clear that the relative size of the brain (or any other organ) should not be correlated with body size [Deaner et al., 2000; Sol et Over the past 20 years, there has been an explosion of comparative studies looking to understand the driving forces behind brain evolution [Striedter, 2005]. Generally, in these studies variation in the size or morphology of the brain, or specific brain regions, has been associated with a long list of different behavioral, ecological and/or morphological characters [for a review, see Healy and Rowe, 2007]. Along with the surge in such comparative studies of brain and brain region sizes, there has been a parallel development of phylogenetic comparative methods [Garamszegi, 2014a]. Since recognizing that species do not constitute independent data points, an assumption that is inherent to most traditional statistical tests [Felsenstein, 1985; Harvey and Pagel, 1991], statistics that include phylogenetic information have been developed at an increasingly fast pace. This has resulted in disagreements on what are the best statistical methods to apply in different comparative studies, along with some degree of confusion on how to proceed. In the March 2015 issue of Brain, Behavior and Evolution , Lindsay et al. [2015] published a study on brain size variation in manakins (Pipridae), a family of passerine birds that exhibit remarkable variation in courtship displays, including complex, dance-like, acrobatic courtship displays in Published online: June 4, 2016

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,245 · 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