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Enregistrement W4382395997 · doi:10.5539/ijb.v15n1p45

Capability of Workers of the Ant Myrmica sabuleti to Categorize Numbers of Elements into Even and Odd

2023· article· en· W4382395997 sur OpenAlexvenueno aff
Roger Cammaerts, Marie‐Claire Cammaerts

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParity (physics)CategorizationBiologyCommunicationArtificial intelligenceEcologyComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Categorizing numbers into even and odd is an ability held by humans that has recently been found to be also held by honeybees. We examined whether ants could also make such parity discrimination. Working on the species Myrmica sabuleti, we learned the ants of two colonies to associate 2 black circles with a reward and 5 of these circles with the absence of a reward, as well as learned the ants of two other colonies to associate 3 of these same cues with a reward and 4 of these cues with the absence of a reward. By collectively testing foragers of each colony in a separate tray in front of these cues, it was first verified during three days if they dully learned the ‘correct’ cue. Thereafter, while the ants continued to be trained, foragers of each colony were collectively subjected to nine successive choice tests, each day in front of a pair of cues different from the one used during the learning process. The cues used during these tests differed from those used to train the ants by the number and size of the dots, the cumulative surface of the dots, the perimeter of their area (surfaces and perimeters being maintained equal between the cues) and their layout. A ‘correct’ cue had the same parity (even or odd) as the cue learned during training. The tested ants each time consistently responded to the number that had the same parity as that of the number they learned during conditioning. This sensitivity to the number parity occurred from the number 1 until the number 7. Discrimination between 7 and 8 dots was beyond the ant capability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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