Do Chimpanzees Predict Others’ Behavior by Simulating Their Beliefs?
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have shown that great apes predict that other agents will search for objects of interest where the agents believe the objects are hidden. Little is understood about the cognitive process that apes undergo to make such predictions. According to prevailing models, great apes make such predictions by metarepresenting others’ beliefs or perceptual states. We investigated the simpler simulation model. In this model, apes predict where other agents will search for objects of interest by simulating believing what another agent believes about the location of the object. The simulation model predicts that simulating what another believes should manifest in altercentric biasing effects, such as behaving as if one shares another’s belief in cases where the other’s belief is false. We tested this by giving chimpanzees a novel search paradigm embedded in a change-of-location false-belief test and measured where they searched for a grape that they witnessed moved from its original location to a new location. In true-belief trials, chimpanzees were presented with an agent who knew (as they did) that the grape was hidden in the new location; in false-belief trials, the agent falsely believed the grape was still hidden in the original location while the chimpanzee knew it was hidden in the new location. As predicted by the simulation model, chimpanzees searched for the grape closer to its original location than to its new location in significantly more false-belief trials than true-belief trials. Results suggest that chimpanzees show a signature altercentric biasing effect of simulating believing what others believe and may use simulation, rather than metarepresentation, to predict where others will search for objects of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».