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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 OpenAlexaff
Cristián Gutiérrez‐Ibáñez, Andrew N. Iwaniuk, Douglas R. Wylie

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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

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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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