The impact of learning opportunities on the development of learning and decision making: an experiment with passerine birds
Notice bibliographique
Résumé
Learning abilities have been shown to be influenced by the developmental context, namely through experiments that imposed severe nutritional and/or environmental constraints (i.e. lack of enrichment). In contrast, we know little on the impact of opportunities for learning on the development of cognition in animals, despite that such opportunities are known to influence human cognitive development. We exposed young zebra finches (Taenopygia guttata) (n=26) to one of three experimental conditions, i.e. an environment where (i) the presence of food was predicted by one colour cue (associative learning), (ii) a combination of two-colour cues (conditional learning), or (iii) colour cues were non-informative (control). After conducting two different discrimination tasks, our results show that experience with predictive cues can cause increased choice accuracy and decision-making speed. Our first learning task showed that individuals in the associative treatment outperformed the control treatment, while task 2 showed that individuals in the conditional treatment shad shorter latencies when making choices compared to the control treatment. We found no support for a speed-accuracy trade-off. This dataset provides a rare longitudinal and experimental examination of the effect of predictive vs non-predictive cues during development on the cognition of adult animals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».