Short-Term Memory Effects on Crossing the Boundary: Discrimination between Large and Small Quantities in Angelfish (Pterophyllum scalare)
Notice bibliographique
Résumé
Rudimentary quantification abilities are found in numerous animal species and in human infants all demonstrating the ability to discriminate between quantities differing in numerical size. An open question is whether individuals rely on different underlying systems to discriminate between large (analogue magnitude system (AMS) for number of items exceeding 3) and small quantities (object-file system (OFS) for number of items below 4), or they use only one system (AMS) for the entire number range. The two-system hypothesis has been supported by finding reduced ability to discriminate between quantities that cross the large-small boundary in several species. Recently, the role of cognitive representation, i.e., memory, in quantity discrimination has also been recognized. Here, we investigated whether angelfish can discriminate quantities across the boundary under two memory conditions. In a binary choice test, single angelfish were allowed to see groups (shoals) of conspecifics of different numerical size on the two sides of their test tank. In Experiment 1, their choice was recorded after a 2-sec retention interval during which shoal size information was unavailable. Angelfish were able to discriminate the larger shoal across the boundary when the shoals differed by a 2:1 or higher ratio, but not when the ratio was lower. In Experiment 2, however, with a 15-sec retention interval, angelfish could only detect a four-fold difference in ratio but failed to detect a three- or a two-fold difference across the boundary. These results suggest that angelfish can remember smaller differences for a short (2 sec) but not for a longer (15 sec) period. Together with previous findings, the current results support the idea that angelfish use two distinct systems for representing quantity, but they may recruit the AMS even for the small number range under some circumstances, e.g., when higher memory demand is imposed by a greater retention interval.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».