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Enregistrement W3207754338 · doi:10.1146/annurev-psych-020821-111311

The Basis of Navigation Across Species

2021· article· en· W3207754338 sur OpenAlexaff
Cody A. Freas, Ken Cheng

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingOrientation (vector space)Component (thermodynamics)Path integrationScale (ratio)Human–computer interactionCommunicationComputer sciencePsychologyEcologyArtificial intelligenceGeographyBiologyCartographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animals navigate a wide range of distances, from a few millimeters to globe-spanning journeys of thousands of kilometers. Despite this array of navigational challenges, similar principles underlie these behaviors across species. Here, we focus on the navigational strategies and supporting mechanisms in four well-known systems: the large-scale migratory behaviors of sea turtles and lepidopterans as well as navigation on a smaller scale by rats and solitarily foraging ants. In lepidopterans, rats, and ants we also discuss the current understanding of the neural architecture which supports navigation. The orientation and navigational behaviors of these animals are defined in terms of behavioral error-reduction strategies reliant on multiple goal-directed servomechanisms. We conclude by proposing to incorporate an additional component into this system: the observation that servomechanisms operate on oscillatory systems of cycling behavior. These oscillators and servomechanisms comprise the basis for directed orientation and navigational behaviors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,334 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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