Neuroecology beyond the brain: learning in Echinodermata
Notice bibliographique
Résumé
We propose an expansion of neuroecological comparisons to include the capabilities of brainless and non-neural organisms. We begin this enterprise by conducting a systematic search for studies on learning in echinoderms. Echinodermata are marine invertebrates comprising starfish, brittle stars, sea cucumbers, sea urchins, and sea lilies. Animals in this phylum lack any centralized brain and instead possess diffuse neural networks known as nerve nets. The learning abilities of these animals are of particular interest as, within the bilaterian clade, they are close evolutionary neighbors to chordates, a phylum whose members exhibit complex feats in learning and contain highly specialized brains. The learning capacities and limitations of echinoderms can inform the evolution of nervous systems and learning in Bilateria. We find evidence of both non-associative and associative learning (in the form of classical conditioning) in echinoderms, which was primarily focused on starfish. Additional evidence of learning is documented in brittle stars, sand dollars, and sea urchins. We then discuss the evolutionary significance of learning capabilities without a brain, the presence of embodied cognition across multiple groups, and compare the learning present in echinoderms with the impressive cognitive abilities documented in the oldest linage group within vertebrates (the major group within the phylum of chordates), fish.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».