The impact of environmental and social factors on learning abilities: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1950s, researchers have examined how differences in the social and asocial environment affect learning in rats, mice, and, more recently, a variety of other species. Despite this large body of research, little has been done to synthesize these findings and to examine if social and asocial environmental factors have consistent effects on cognitive abilities, and if so, what aspects of these factors have greater or lesser impact. Here, we conducted a systematic review and meta-analysis examining how different external environmental features, including the social environment, impact learning (both speed of acquisition and performance). Using 531 mean-differences from 176 published articles across 27 species (with studies on rats and mice being most prominent) we conducted phylogenetically corrected mixed-effects models that reveal: (i) an average absolute effect size |d| = 0.55 and directional effect size d = 0.34; (ii) interventions manipulating the asocial environment result in larger effects than social interventions alone; and (iii) the length of the intervention is a significant predictor of effect size, with longer interventions resulting in larger effects. Additionally, much of the variation in effect size remained unexplained, possibly suggesting that species differ widely in how they are affected by environmental interventions due to varying ecological and evolutionary histories. Overall our results suggest that social and asocial environmental factors do significantly affect learning, but these effects are highly variable and perhaps not always as predicted. Most notably, the type (social or asocial) and length of interventions are important in determining the strength of the effect.
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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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».