Cognitive tasks could be biased towards generalists: a lesson from wild non-eusocial bees
Notice bibliographique
Résumé
Ecological niches are closely intertwined with cognition in many animal lineages. For example, diet breadth is linked with performance on tasks measuring learning and exploration in several vertebrates, with generalists often exhibiting faster learning and more exploratory behavior than specialists. We compared associative learning performance and exploratory tendencies between dietary specialist and generalist bee (Anthophila) species using a closed-environment task with free-moving bees called the free-moving proboscis-extension response (FMPER). We found lower participation rates than expected, especially among specialist species, which hindered our ability to answer our primary question. Because participation rates of specialist species were so low, we combined our data with another published dataset that reported results from the same learning task but for several different bee species (again including specialists and generalists) to investigate the relation of diet breadth with associative learning and exploration across a broader species assemblage. Phylogeny-informed generalized linear mixed models indicate that neither specialists nor generalists increased accuracy throughout the task, although bees of both diet breadths became faster at drinking from the rewarding strip. Bees decreased their drinking latency-a measure of exploration-throughout the experiment, with no effect of diet breadth. However, specialists became less likely to participate over the course of the task compared to generalists. Our results suggest that specialist and generalist bees have experienced similar selection for associative learning abilities, and that specialists are hesitant to continue interacting with novel stimuli. Our study highlights the importance of developing cognitive tasks that measure abilities equally across the full range of life history traits.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».