Searching high and low: Domestic dogs’ understanding of solidity
Notice bibliographique
Résumé
Physical reasoning appears central to understanding how the world works, suggesting adaptive function across the animal kingdom. However, conclusive evidence for inferential reasoning about physical objects is limited to primates. We systematically tested a central feature—understanding of solidity—in domestic dogs, by adapting a validated procedure (the shelf task) previously used to test children and non-human primates. Dogs watched a treat dropped into an apparatus with a shelf either present (treat landing on the shelf) or absent (treat landing on the bottom surface) and chose where to search for it (above or below the shelf). Across four studies (N=64), we manipulated visual access to the treat trajectory and apparatus interior. Dogs correctly inferred the location of treats using physical cues when the shelf was present (Study 1), and learned rapidly when visual cues of continuity were limited (Study 2), and when the shelf was absent (Study 3). Dogs were at chance when the apparatus was fully occluded, and the presence and absence of the shelf varied across trials within subjects, and showed no evidence of learning (Study 4). The findings of these four studies suggest that dogs may be able to make some inferences using solidity and continuity and do not exhibit proximity or gravity biases. However, dogs did not always search correctly from Trial 1, and failed to search correctly when the rewarded location varied within-subjects, suggesting a role for learning, and possible limits to their ability to make inferences about physical objects.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».