The <scp>OpenFeeder</scp> : A flexible automated <scp>RFID</scp> feeder to measure interspecies and intraspecies differences in cognitive and behavioural performance in wild birds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the ecology and evolution of personality and cognition requires the development of new tools to measure individual and species differences in behavioural and cognitive performances in wild populations. Furthermore, such tools should facilitate collection of large sample sizes, evaluate the repeatability of measured traits and allow direct comparison of species performances across a variety of behavioural tasks. Here we present a RFID‐based feeder (OpenFeeder) designed to run visual cognitive tasks in wild animals. We illustrate the flexibility of the tool showing performances of three wild passerine species ( Parus major , Cyanistes caeruleus and Poecile palustris ) in an associative learning task. We recorded performances of a large number of individuals (>300) in the wild and showed both interspecific and intraspecific differences in associative learning. We also found moderate to high repeatability in individual differences in associative learning in each species. We show that the OpenFeeder is a flexible tool to record performance in multiple cognitive and behavioural tasks in free‐ranging animals across a variety of passerine species. The design, firmware and software are open source to facilitate use in a wide variety of species and thus allow continuous improvement of the system and development of new behavioural and cognitive tasks. In doing so, we hope that this tool will be used by a large community of cognitive ecologists and comparative psychologists for both within and across species studies. Furthermore, our system should facilitate replication of results across populations along large‐scale environmental gradients to improve our understanding of the role ecology plays in the evolution of cognitive traits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».