Exposure to humans and task difficulty levels affect wild raccoons (<i>Procyon lotor</i>) learning
Notice bibliographique
Résumé
) have successfully adapted to human presence, in part due to their cognitive abilities. However, interactions between humans and wildlife can create conflict. A better understanding of the raccoon's behavioral flexibility and learning ability could mitigate some conflicts. Our objective was to evaluate wild raccoons learning in contexts varying in terms of exposure to humans (recreational and preservation zoning within protected areas) and task difficulty. Learning can be evaluated over multiple exposures to a cognitive task. Across three years of experiment, we employed 2 food extraction tasks to gauge the change in problem-solving performance over trials. This assessment considered the success probability (the number of successful trials divided by the total number of trials) and the time taken to solve the puzzles. We also looked at the effects of 2 behavioral traits, exploratory diversity and persistence. We found strong evidence for learning over consecutive trials in terms of improved success probability. Improvement in terms of success probability and solving time was more pronounced with the initially easier task. We detected an increase in success probability over trials only in the recreation zones, and there was no evidence of an effect of behavioral traits. The improved performance attributed to learning was also maintained over consecutive years. We provide additional evidence that raccoons can learn how to solve a problem, resulting in a more effective solution in consecutive trials. Finally, we consider the management implications of dealing with raccoons accessing anthropogenic resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».