Links between personality traits and problem-solving performance in zebra finches (Taeniopygia guttata)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Consistent individual differences in behaviour across time or contexts (i.e., personality types) have been found in many species and have implications for fitness. Likewise, individual variation in cognitive abilities has been shown to impact fitness. Cognition and personality are complex, multidimensional traits. However, previous work has generally examined the connection between a single personality trait and a single cognitive ability, yielding equivocal results. Links between personality and cognitive ability suggest that behavioural traits coevolved and highlight their nuanced connections. Here we examined individuals’ performance on multiple personality tests and repeated problem-solving tests (each measuring innovative performance). We assessed behavioural traits (dominance, boldness, activity, risk-taking, aggressiveness, and obstinacy) in 41 captive zebra finches. Birds’ scores for boldness and obstinacy were consistent over two years. We also examined whether personality correlated with problem-solving performance on repeated tests. Our results indicate that neophobia, dominance, and obstinacy were related to successful solving, and less dominant, more obstinate birds solved the tasks quicker on average. Our results indicate the importance of examining multiple measures over a long period. Future work that identifies links between personality and innovation in non-model organisms may elucidate the coevolution of these two forms of individual differences.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».