Great Tits Chosen for Greatness Makes Them Representative: A commentary on Farrar et al.'s "Replications, Comparisons, Sampling and the Problem of Representativeness in Animal Cognition Research"
Notice bibliographique
Résumé
Studies of animal cognition struggle frequently with the question of how representative results from small samples are for a species. A recent article by Farrar et al. (2021), in this journal, highlights some of the major problems and suggests some solutions to these with cautionary examples drawn from the animal cognition literature. One such example comes from a study of inhibitory control in the great tit, Parus major, by the authors of this commentary. Although we recognize, and agree, that there are issues regarding representativeness in studies of animal cognition, we disagree with the use of our inhibitory control study as a cautionary example. Here, we explain why we think that our study is representative of Great tit inhibitory control. In fact, some of our arguments as to why our study is representative are in agreement with suggestions by Farrar et al (2021), e.g., comparing individuals with different levels of previous experiences in the cognitive paradigm under investigation. Moreover, we also add to Farrar et al.’s (2021) conclusion on how to approach studies with ambiguous representativeness by highlighting the importance of recognizing and discussing methodological differences in studies of cognitive ability. In summary, we do not argue against the valid points laid out by Farrar et al (2021), but discuss important nuances of the representativeness issue to also consider and, most importantly, add an additional point of scrutiny to account for in comparative animal cognition research.
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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 | 0,053 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,028 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,061 | 0,073 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».