Evidence for abstract representations in children but not capuchin monkeys
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of abstract higher-level knowledge (also called overhypotheses) allows humans to learn quickly from sparse data and make predictions in new situations. Previous research has suggested that humans may be the only species capable of abstract knowledge formation, but this remains controversial. There is also mixed evidence for when this ability emerges over human development. Kemp et al. (2007) proposed a computational model of how overhypotheses could be learned from sparse examples. We provide the first direct test of this model: an ecologically valid paradigm for testing two species, capuchin monkeys (Sapajus spp.) and 4- to 5-year-old human children. We presented participants with sampled evidence from different containers which suggested that all containers held items of uniform type (type condition) or of uniform size (size condition). Subsequently, we presented two new test containers and an example item from each: a small, high-valued item and a large but low-valued item. Participants could then choose from which test container they would like to receive the next sample - the optimal choice was the container that yielded a large item in the size condition or a high-valued item in the type condition. We compared performance to a priori predictions made by models with and without the capacity to learn overhypotheses. Children's choices were consistent with the model predictions and thus suggest an ability for abstract knowledge formation in the preschool years, whereas monkeys performed at chance level.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle