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Enregistrement W2807789242 · doi:10.46867/ijcp.2018.31.01.13

More than a Fluke: Lessons Learned from a Failure to Replicate the False Belief Task in Dolphins

2018· article· en· W2807789242 sur OpenAlexaff
Heather M. Hill, Sarah Dietrich, Alicia Cadena, Jenny Raymond, Kyle Cheves

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensSt. Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplicatePsychologyTask (project management)Comparative cognitionFeelingCognitive psychologyReplication (statistics)Theory of mindSocial psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical to advanced social intelligence is the ability to take into consideration the thoughts and feelings of others, a skill referred to as Theory of Mind (ToM) or mindreading. In this article, we present a critical review of the comparative methodology and utility of the nonverbal FBT along with a description of an attempted FBT replication conducted with a bottlenose dolphin prior to the implementation of the more successful approaches used currently. Attempting to replicate Tschudin’s (2001, 2006) methodology with dolphins highlighted several flaws that may explain the failures of socially complex mammals to display competency: (1) reliance on a containment invisible displacement procedure that is difficult for non-human animals and especially dolphins to follow, (2) a complex procedure which demands extensive training time, (3) a long trial duration with several moving parts which taxes the animal’s memory and attention, and (4) a restricted number of two-choice FBT test trials, which limits statistical power given the small pool of trained animals. Although recent research paradigms for primates have corrected for some of these flaws, it is critical that comparative psychologists address these limitations for other species or taxa to be tested validly. Future research in ToM understanding through a false belief approach should move toward more ecologically valid designs and appropriate implicit measures that facilitate comparative approaches that can be replicated.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,333 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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