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Enregistrement W4249837540 · doi:10.7287/peerj.5454v0.1/reviews/1

Peer Review #1 of "Are some individuals generally more behaviorally plastic than others? An experiment with sailfin mollies (v0.1)"

2018· peer-review· en· W4249837540 sur OpenAlexaff
Julie Gibelli, Nadia Aubin‐Horth, Frédérique Dubois

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité LavalMontfort Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoologyOceanographyEnvironmental sciencePsychologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals within the same population generally differ among each other not only in their behavioral traits but also in their level of behavioral plasticity (i.e. in their propensity to modify their behavior in response to changing conditions). If the proximate factors underlying individual differences in behavioral plasticity were the same for any measure of plasticity, as commonly assumed, one would expect plasticity to be repeatable across behaviors and contexts. Yet, this assumption remains largely untested. Here we conducted an experiment with sailfin mollies (Poecilia latipinna) whose behavioral plasticity was estimated both as the change in their personality traits or mating behavior across a social gradient and using their performance on a reversal-learning task. We found that the correlations between pairwise measures of plasticity were weak and non-significant, thus indicating that the most plastic individuals were not the same in all the tests. This finding might arise because either individuals adjust the magnitude of their behavioral responses depending on the benefits of plasticity, and/or individuals expressing high behavioral plasticity in one context are limited by neural and/or physiological constraints in the amount of plasticity they can express in other contexts. Because the repeatability of behavioral plasticity may have important evolutionary consequences, additional studies are needed to assess the importance of trade-offs between conflicting selection pressures on the maintenance of intra-individual variation in behavioral plasticity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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