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Enregistrement W2567131017 · doi:10.71781/20534

L’influence des capacités cognitives mâles et femelles sur le choix de partenaire chez le diamant mandarin (Taeniopygia guttata)

2016· dissertation· fr· W2567131017 sur OpenAlexfundno aff
Véronique Chantal

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTaeniopygiaArtHumanitiesPsychologyZebra finch

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

S’approvisionner en nourriture est essentiel à la survie et au succès reproducteur. Lorsque les animaux font face à des changements environnementaux brutaux, ils doivent s’ajuster rapidement à leur nouvel environnement et parfois même innover dans leur façon de s’approvisionner. Des processus comportementaux et cognitifs, tels que l’innovation et l’apprentissage, permettent aux animaux d'intégrer de nouveaux comportements à leur répertoire comportemental afin de s'adapter de façon optimale. Les performances cognitives varient entre les individus d’une même population et bien que des études récentes se soient intéressées aux causes de ce phénomène, de convaincantes évidences sont manquantes afin d’expliquer pourquoi ces variations sont maintenues. Au cours de ce mémoire, les questions des pressions de sélection s'exerçant sur les performances d’alimentation par une tâche motrice nouvelle sont abordées afin de mieux comprendre l'évolution des capacités cognitives au sein d'une population captive de diamants mandarins (Taeniopygia guttata). Nous avons tout d'abord testé si les femelles diamants mandarins modifient leurs préférences d'accouplement après avoir observé la performance d'alimentation par une tâche motrice nouvelle des mâles. Afin de déterminer si les femelles sont capables de discriminer entre les mâles sur la base de leur capacité cognitive, nous avons également évalué les performances d’apprentissage de chacune d’elles. En effet, des études ont suggéré qu’il peut être coûteux, spécialement en terme de temps, de discriminer entre des partenaires potentiels sur cette base. La généralisation d’une préférence pour un mâle performant à d’autres mâles possédant le même phénotype permettrait la réduction de ces coûts. Nous avons donc finalement testé si les femelles diamants mandarins peuvent généraliser leur préférence après avoir observé les performances d’alimentation pour une tâche motrice nouvelle d’un mâle. Nos résultats suggèrent que les femelles diamants mandarins ne peuvent évaluer les capacités cognitives d’un mâle par l’intermédiaire de traits indicateurs. Toutefois, nous avons démontré qu’une observation directe des performances d’alimentation d’un mâle guide le choix d’appariement des femelles. Également, nous avons montré que les femelles peuvent généraliser l’apparence du mâle le plus performant et utiliser cette information lors de l’évaluation de nouveaux mâles. La relation entre les performances cognitives et le choix de partenaire pourraient s’expliquer par exemple par une meilleure exploitation de l’habitat, mais nécessite des études plus approfondies.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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