The Effect of Response Effort on Risk-Sensitive Decision Making in Pigeons (Columbia livia)
Notice bibliographique
Résumé
Foraging decisions are central to an organism’s survival in the unpredictable natural world. Recently, decision-making theories related to foraging have shifted focus from classic optimal rate maximization to ones that recognize risk as a prime factor that governs choice. For example, animals have been shown to adopt either risk-prone or risk-averse strategies, depending on their preference for variable or constant alternatives. The effects of variability in time or amount of reward have been consistently validated in animal models, establishing two main factors that affect choice behaviour. In the current study, we investigated response effort as a potential third factor that could produce risk sensitivity. Using operant conditioning, pigeons were trained to perform a colour discrimination task under two conditions. In the first condition, pigeons were exposed to stimuli associated with variable or constant response effort. In the second condition, pigeons experienced a time-matched delay before reinforcement to control for the concurrent effects of time. Preference for variable stimuli was measured in each condition using a probe trials method. We found that pigeons’ preference for a variable alternative in the response effort condition differed significantly from the time-matched control, such that time factors alone produced stronger risk-prone preferences over effort. These findings provide further evidence of the importance of assessing ecologically valid behaviour when using experimental methods. While incorporating foraging effort diminishes the effect of risk sensitivity, this may be more representative of the risk associated with delay that animals encounter in their natural environment.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».