ManyDogs 1: A multi-lab replication study of dogs' pointing comprehension
Notice bibliographique
Résumé
To promote collaboration across canine science, address replicability issues, and advance open science practices within animal cognition, we have launched the ManyDogs consortium, modeled on similar ManyX projects in other fields. We aimed to create a collaborative network that (a) uses large, diverse samples to investigate and replicate findings, (b) promotes open science practices of pre-registering hypotheses, methods, and analysis plans, (c) investigates the influence of differences across populations and breeds, and (d) examines how different research methods and testing environments influence the robustness of results. Our first study combines a phenomenon that appears to be highly reliable—dogs’ ability to follow human pointing—with a question that remains controversial: do dogs interpret pointing as a social communicative gesture or as a simple associative cue? We collected data (N = 455) from 20 research sites on two conditions of a 2-alternative object choice task: (1) Ostensive (pointing to a baited cup after making eye-contact and saying the dog’s name); (2) Non-ostensive (pointing without eye-contact, after a throat-clearing auditory control cue). Comparing performance between conditions, while both were significantly above chance, there was no significant difference in dogs’ responses. This result was consistent across sites. Further, we found that dogs followed contralateral, momentary pointing at lower rates than has been reported in prior research, suggesting that there are limits to the robustness of point-following behavior: not all pointing styles are equally likely to elicit a response. Together, these findings underscore the important role of procedural details in study design and the broader need for replication studies in canine science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».