The progressive elimination task in dogs (Canis familiaris): The case of divergence
Notice bibliographique
Résumé
Domestic dogs (Canis familiaris) were administered progressive elimination tasks in which they had to visit and deplete either 3 or 4 baited sites. They were brought back to the starting point after each visit. When administered a 4-choice task with small angular deviation between adjacent targets, the dogs chose first an inner target (e.g., right inner target) and the opposite outer target (e.g., the left target) as a second correct choice. So they relied on divergence; that is they chose the farthest target as the next choice. Varying angular deviation did not modulate divergence. Decreasing the number of targets (3-choice task, Experiment 2) did relax divergence, though target selection was not totally random. The dogs still chose as a first choice an inner target (i.e., the middle target) when selecting the most divergent patterns of elimination. Finally, in Experiment 3, the dogs were administered a 3-choice task with large angular deviation but in which all targets had been hidden. The dogs chose first an outer target (i.e., right or left)) and the other outer target as the second correct choice. That is they relied on divergence. The results suggest that divergence is the outcome of a flexibility/cognitive load tradeoff when facing novelty and uncertainty.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».