Problem-solving skills are predicted by technical innovations in the wild and brain size in passerines
Notice bibliographique
Résumé
Behavioural innovations can provide key advantages for animals in the wild, especially when ecological conditions change rapidly and unexpectedly. Innovation rates can be compared across taxa by compiling field reports of novel behaviours. Large-scale analyses have shown that innovativeness reduces extinction risk, increases colonization success and is associated with increased brain size and pallial neuron numbers. However, appropriate laboratory measurements of innovativeness, necessary to conduct targeted experimental studies, have not been clearly established, despite decades of speculation on the most suitable assay. Here we implemented a battery of cognitive tasks on 203 birds of 15 passerine species and tested for relationships at the interspecific and intraspecific levels with ecological metrics of innovation and brain size. We found that species better at solving extractive foraging problems had higher technical innovation rates in the wild and larger brains. By contrast, performance on other cognitive tasks often subsumed under the term behavioural flexibility, namely, associative and reversal learning, as well as self-control, were not related to problem-solving, innovation in the wild or brain size. Our study yields robust support for problem-solving as an accurate experimental proxy of innovation and suggests that novel motor solutions are more important than self-control or learning of modified cues in generating technical innovations in the wild.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».