The role of item size on choosing contrasted food quantities in angelfish (Pterophyllum scalare)
Notice bibliographique
Résumé
Comparative studies on quantity discrimination in animals are important for understanding potential evolutionary roots of numerical competence. A previous study with angelfish has shown that they discriminate numerically different sets of same-sized food items and prefer the larger set. However, variables that covary with number were not controlled and choice could have been influenced by variables such as size or density of the food items rather than numerical attributes. Here using a recently developed approach, we examined whether contour length of the food items affects choice in a spontaneous binary choice task. In Experiment 1, a contrast of 1 vs. 1 food item was presented, but the ratio between the size (diameter) of the food items was varied. In Experiment 2, numerically different food sets were equated in overall size by increasing the size (diameter) of the items in the numerically small sets. In both Experiments, subjects showed a preference for the larger sized food items with a discrimination limit. These results show that item size plays a prominent role in foraging decisions in angelfish. Experiment 3 placed numerical and size attributes of the sets in conflict by presenting one larger-sized food item in the numerically smaller set that also had smaller overall size (diameter) of food items. Angelfish showed no preference in any of the contrasts, suggesting that they could not make optimal foraging decisions when these attributes were in conflict. Maximization of energy return is central to optimal foraging. Accordingly, here item size was also found to be a key feature of the sets, although the numerical attributes of the sets also influenced the choice.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».