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Enregistrement W2979807990 · doi:10.1111/brv.12560

An ecological framework of neophobia: from cells to organisms to populations

2019· article· en· W2979807990 sur OpenAlexafffund
Adam L. Crane, G. E. Brown, Douglas P. Chivers, Maud C. O. Ferrari

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNeophobiaPsychologyContext (archaeology)Cognitive psychologyPerspective (graphical)Developmental psychologyEcologyGeographyComputer scienceBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neophobia is the fear of novel stimuli or situations. This phenotype has recently received much ecological attention, primarily in the context of decision making. Here, we explore neophobia across biological levels of organisation, first describing types of neophobia among animals and the underlying causes of neophobia, highlighting high levels of risk and uncertainty as key drivers. We place neophobia in the framework of Error Management Theory and Signal Detection Theory, showing how increases in overall risk and uncertainty can lead to costly non-responses towards novel threats unless individuals lower their response threshold and become neophobic. We then discuss how neophobic behaviour translates into population and evolutionary consequences before introducing neophobia-like processes at the cellular level, where some phenomena such as allergy and autoimmunity can parallel neophobic behaviour. Finally, we discuss neophobia attenuation, considering how a sudden change in the environment from dangerous to safe can lead to problematic over-responses (i.e. the 'maladaptive defensive carry-over' hypothesis), and discuss treatment methods for such over-responses. We anticipate that bridging the concept of neophobia with a process-centered perspective can facilitate a transfer of insight across organisational levels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,105 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations92
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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