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Enregistrement W4413345248 · doi:10.1098/rspb.2025.0640

Mental representation of the locations and identities of multiple hidden agents or objects by a bonobo

2025· article· en· W4413345248 sur OpenAlexfundno aff
Luz Carvajal, Christopher Krupenye

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTempleton World Charity FoundationCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésBonoboObject (grammar)Mental representationIdentity (music)Representation (politics)Task (project management)PsychologyCommunicationComputer scienceCognitive psychologyArtificial intelligenceCognitionBiologyNeuroscienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans are adept at navigating the social world in part because we flexibly map the locations and identities of agents around us. While field studies suggest primates can track individual conspecifics, controlled experiments are needed to determine the complexity of this capacity and isolate the underlying representations. Across five object-choice tasks, we show that our closest relative, a bonobo (Kanzi), can concurrently track the locations and identities of multiple (specifically, two) hidden agents (Experiment 1), that this capacity deploys mental representations rather than tracking agents' last observed locations (Experiment 2), and that these representations can integrate visual or auditory signatures of identity (Experiment 3). Finally, we show that this bonobo performs similarly on an analogous multiple-object tracking invisible displacement task (Experiments 4-5), consistent with multiple agent- and object-tracking potentially recruiting common representational machinery. This work uncovers the rich representations of the social world that are shared by humans and other apes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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