Data from: The ability of North Island robins to discriminate between humans is related to their behavioural type
Notice bibliographique
Résumé
Animals are able to learn to identify persistent threats to themselves and their offspring. For example, birds are able to quickly learn to discriminate between humans that have previously threatened their nests from humans with whom they have had no prior experience. However, no study has yet examined whether a bird's ability to discriminate between humans is related to the bird's underlying behavioural type. In this study, we examined whether there were differences among North Island (NI) robins (Petroica longipes), based on their underlying behavioural type, in their abilities to discriminate between familiar and novel human observers. Using a simple feeding experiment, we timed how long it took birds to attack a food item placed next to an observer on each of 7 days. On the eighth day, a different observer timed the birds. We found that birds could be split into two behaviour types based on their attack behaviour: fast attackers (latencies <20 sec) and slow attackers (latencies >20 secs). Interestingly, the fast birds did not increase their attack latency in response to the novel observer whereas the slow attackers did. This result, for the first time, demonstrates that a bird's ability to discriminate between humans can vary among birds based on their behavioural type.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».