No Sex‐Differences in Learning Trap‐Gap Problems in Zebra Finches
Notice bibliographique
Résumé
), males choose and deposit the majority of the material into the nest and might therefore exhibit enhanced physical cognition. We tested this hypothesis using the trap-gap task, a modified shape-frame matching paradigm designed to evaluate how animals assess object-hole relationships. In this task birds pulled food-containing trays attached to strings through gaps in barriers. Birds were trained on either a barrier task (choosing the correct gap size to fit a tray between barriers with different gaps) or a tray task (choosing the correct tray size between barriers with the same gap), then transferred to the alternate task (called the transfer test). Contrary to predictions, males and females showed no differences in the number of trials to reach learning criteria or in the number of errors in the transfer test. Birds required more trials, on average, to learn the barrier task compared to the tray task, and the transfer test was at chance, suggesting birds relied on absolute cue-based strategies rather than learning the object-gap relationship (relative cue-based strategies). These findings align with previous research showing no sex differences in learning about material properties in zebra finches, despite males' dominant role in nest building. The lack of sex differences in performance may stem from a mismatch in spatial frames of reference: while nest building relies on an egocentric (body-centered) frame, the trap-gap tasks uses an allocentric (object-centered) frame. Our findings highlight the complexity of linking behavioral sex roles to cognitive specialization and underscore the importance of task design and ecological relevance in comparative cognition research.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».