ManyDogs Project: A Big Team Science Approach to Investigating Canine Behavior and Cognition
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
Dogs have a special place in human history as the first domesticated species and play important roles in many cultures around the world. However, their role in scientific studies has been relatively recent. With a few notable exceptions (e.g., Darwin, Pavlov, Scott, and Fuller), domestic dogs were not commonly the subject of rigorous scientific investigation of behavior until the late 1990s. Although the number of canine science studies has increased dramatically over the last 20 years, most research groups are limited in the inferences they can draw because of the relatively small sample sizes used, along with the exceptional diversity observed in dogs (e.g., breed, geographic location, experience). To this end, we introduce the ManyDogs Project, an international consortium of researchers interested in taking a big team science approach to understanding canine behavioral science. We begin by discussing why studying dogs provides valuable insights into behavior and cognition, evolutionary processes, human health, and applications for animal welfare. We then highlight other big team science projects that have previously been conducted in canine science and emphasize the benefits of our approach. Finally, we introduce the ManyDogs Project and our mission: (a) replicating important findings, (b) investigating moderators that need a large sample size such as breed differences, (c) reaching methodological consensus, (d) investigating cross-cultural differences, and (e) setting a standard for replication studies in general. In doing so, we hope to address previous limitations in individual lab studies and previous big team science frameworks to deepen our understanding of canine behavior and cognition.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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