MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412418527 · doi:10.1016/j.anbehav.2025.123246

The influence of social rank on learning in a group-living fish

2025· article· en· W4412418527 sur OpenAlexafffund
Elias Latchem, Culum Brown, Sigal Balshine

Notice bibliographique

RevueAnimal Behaviour · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésFish <Actinopterygii>Group (periodic table)Rank (graph theory)Group livingPsychologyFisheryBiologyEcologyMathematicsCombinatoricsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dominance hierarchies are found in many group-living species, and an individual’s social rank can influence their access to resources, behaviours and physiology. However, the effect of rank on learning capability has not been well studied. Here, we examined how rank influences learning in the group-living cichlid fish Neolamprologus pulcher . We tested learning in both dominant and subordinate fish and investigated whether rank is related to the capacity to learn independently as well as from others. Fish learned to move coloured discs to access a food reward, either by trial and error on their own, or by watching a trained demonstrator. We found no differences between ranks in the individual associative learning task, but subordinates were faster at changing their behaviour when we changed the reward rules (during the reversal learning phase). We also found no differences in the number of trials it took dominants and subordinates to socially learn the task (from watching demonstrators), but individuals learned the task faster when they could observe others. Our results indicate that some aspects of cognition can be influenced by social rank, but rank does not appear to affect general learning ability.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnimal BehaviourMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207