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Enregistrement W5336009 · doi:10.12794/metadc149576

The Effects of Increasing Rates of Reinforcement Through an Alternative Fluent Behavior on the Acquisition and Extinction of Behavior in Dogs

2012· dissertation· en· W5336009 sur OpenAlexaff
Laura E. Coulter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReinforcementExtinction (optical mineralogy)FluentPsychologyPhysicsSocial psychologyMechanicsOpticsComputational fluid dynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the present study was to experimentally investigate the effects of interspersing the opportunity to perform a fluent behavior during the acquisition of a new behavior. The experimenter trained left and right paw movements in domestic canines using a multiple treatment design. One paw movement was trained with a typical shaping procedure while the other was trained with an opportunity to perform a fluent behavior, touching the dog’s nose to a plastic disc, following each successive approximation in the shaping procedure. Two extinction phases were implemented during the experiment. The results showed that higher rates of reinforcement were achieved primarily following changes in criteria for reinforcement for the behavior in acquisition. There were no effects on rate of acquisition of the behavior, but adding an alternative fluent behavior may have slowed the differentiation between the reinforced behavior and alternative behaviors for one dog. The behavior trained with the addition of an alternative fluent behavior extinguished more quickly than in the control condition and extinguished at similar rates to the opposite leg movement. This suggests that the technique of offering an alternative fluent behavior may facilitate the chaining of the opposite behavior with the behavior targeted for reinforcement.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,349 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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