Characterizing innovators: Ecological and individual predictors of problem-solving performance
Notice bibliographique
Résumé
Behavioural innovation, the use of new behaviours or existing ones in novel contexts, can have important ecological and evolutionary consequences for animals. An understanding of these consequences would be incomplete without considering the traits that predispose certain individuals to exhibit innovative behaviour. Several individual and ecological variables are hypothesized to affect innovativeness, but empirical studies show mixed results. We examined the effects of dominance rank, exploratory personality, and urbanisation on the innovativeness of wild-caught black-capped chickadees using a survival analysis of their performance in two problem-solving tasks. Additionally, we provide one of the first investigations of the predictors of persistence in a problem-solving context. For lever pulling, we found a trend for dominants to outperform subordinates, particularly in rural birds, which did not align with predictions from the necessity drives innovation hypothesis. When examining possible explanations for this trend we found that older chickadees outperformed younger birds. This follow-up analysis also revealed a positive effect of exploratory personality on the lever-pulling performance of chickadees. Our results suggest that experience may foster innovation in certain circumstances, for instance via the application of previously-acquired information or skills to a novel problem. As we found different predictors for both tasks, this suggests that task characteristics influence the innovative propensity of individuals, and that their effects should be investigated experimentally.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».