Learning performance is influenced by the social environment in cichlid fishes.
Notice bibliographique
Résumé
It has been hypothesised that some specialised cognitive abilities may have evolved because of the challenges of living in complex social environments. Therefore, more-social species might be able to learn faster than less-social species. The aim of this study was to develop a learning framework to test how more- and less-social Lamprologine cichlid fishes perform across associative learning tasks. These cichlids are a group of closely related species with similar ecologies and life histories but varying degrees of sociality, making them an ideal group for comparative learning studies. We found that three nongrouping cichlids (Telmatochromis temporalis, Lamprologus meleagris, and Neolamprologus tretocephalus) outperformed three closely related highly social, cooperatively breeding cichlids (N. pulcher, N. multifasciatus, and Julidochromis dickfeldi) on an associative learning task based on food rewards. However, we hypothesised that these differences may be caused by the social environment during testing and might not reflect true cognitive differences. Indeed, when we drilled down and compared just two species across four different social conditions, we found that the social environment during learning trials affected the performance of the highly social N. pulcher and the less-social T. temporalis differently. We then performed further experiments with both N. pulcher and T. temporalis under more natural social settings. Under these more natural social conditions, we found that N. pulcher learned to differentiate accessible and inaccessible shelters faster than T. temporalis. These findings highlight the potential for expanding comparative experiments investigating the relationship between sociality and cognition and emphasise the crucial role social environment plays in learning outcomes. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».