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Enregistrement W6887820003 · doi:10.17630/sta/1023

Exploring the evolution and ontogeny of imitation and abstraction : a hierarchical Bayesian modelling approach

2020· article· en· W6887820003 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEmbodied and Extended Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionUniversity of St Andrews
Mots-clésAbstractionBayesian probabilityImitationBayesian inferenceHierarchyHierarchical database model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,016 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
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