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Enregistrement W6892125408 · doi:10.5061/dryad.wpzgmsbjh

Acquisition of object-robbing and object/food-bartering behaviors: A culturally maintained token economy in free-ranging long-tailed macaques

2020· dataset· en· W6892125408 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésBarterPossession (linguistics)PopulationToken economyDictator gameProsocial behaviorReciprocity (cultural anthropology)CognitionField (mathematics)Herding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The token exchange paradigm shows that monkeys and great apes are able to use objects as symbolic tools to request specific food rewards. Such studies provide insights into the cognitive underpinnings of economic behavior in non-human primates. However, the ecological validity of these lab-based experimental situations tends to be limited. Our field research aims to address the need for a more ecologically valid primate model of trading systems in humans. Around the Uluwatu Temple in Bali, Indonesia, a large free-ranging population of long-tailed macaques spontaneously and routinely engage in token-mediated bartering interactions with humans. These interactions occur in two phases: after stealing inedible and more or less valuable objects from humans, the macaques appear to use them as tokens, by returning them to humans in exchange for food. Our field observational and experimental data showed (1) age differences in robbing/bartering success, indicative of experiential learning, and (2) clear behavioral associations between value-based token possession and quantity or quality of food rewards rejected and accepted by subadult and adult monkeys, suggestive of robbing/bartering payoff maximization and economic decision-making. This population-specific, prevalent, cross-generational, learned and socially influenced practice may be the first example of a culturally maintained token economy in free-ranging animals.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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