Exploring the evolution and ontogeny of imitation and abstraction : a hierarchical Bayesian modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
Humans have an immense behavioural and cognitive repertoire that has been shaped by cumulative cultural evolution. In this thesis I investigate two cognitive abilities that crucially enlarge the efficiency of skill and knowledge acquisition: 1) the capability for abstraction that enables powerful generalization of information to make wide ranging predictions in new situations and 2) the ability to imitate others which allows the quick and low-risk adoption of new behavioural strategies. Despite decades of accumulating data in both domains, it is still debated to what extent other species share these abilities and how they develop in humans. Solving these persisting disagreements requires an alteration of how data are generated and analysed. The use of computational modelling is a promising way to specify hypotheses, perform more detailed analyses of the underlying cognitive mechanisms and thus ultimately achieve a richer species comparison. In this thesis, I introduce the approach of hierarchical Bayesian modelling to the field of comparative psychology to investigate abstract rule formation and action copying in capuchin monkeys, chimpanzees (only abstract rule formation) and children. In chapters two and three, I outline two studies in which participants had to use sampled evidence to infer abstract rules about the item distributions in containers and efficiently guide behaviour in novel test situations. In chapter four, we investigated how children and capuchin monkeys integrate causal and social information when copying a goal- directed behaviour. Whereas children’s performance was mostly in line with the predictions of the computational models, showing that they are capable of abstraction and consider causal information when imitating, capuchin monkeys performed in all experiments at chance and chimpanzees showed some understanding of abstract rules. In chapter five, I discuss how the modelling approach improved my research and outline the advantages and caveats of its application in future comparative and developmental 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».