Configural learning: a higher form of learning in<i>Lymnaea</i>
Notice bibliographique
Résumé
Events typically occur in a specific context and the ability to assign importance to this occurrence plays a significant role in memory formation and recall. When the scent of a crayfish predator (CE) is encountered in Lymnaea strains known to be predator-experienced (e.g. the W-strain), enhancement of memory formation and depression of feeding occurs, which are part of a suite of anti-predator behaviours. We hypothesized that Lymnaea possess a form of higher-order conditioning, namely configural learning. We tested this by simultaneously exposing W-strain Lymnaea to a carrot food-odour (CO) and predator scent (CE). Two hours later we operantly conditioned these snails with a single 0.5h training session in CO to determine whether training in CO results in long-term memory (LTM). In W-strain snails two 0.5h training sessions are required to cause LTM formation. A series of control experiments followed and demonstrated that only the CO+CE snails trained in CO had acquired enhanced memory forming ability. Additionally, following CE+CO pairing, CO no longer elicited an increased feeding response. Hence, snails have the ability to undergo configural learning. Following configural learning, CO becomes risk-signaling and evokes behavioural responses phenotypically similar to those elicited by exposure to CE.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».