Liens entre la personnalité, la plasticité comportementale et la cognition : expériences chez le Diamant mandarin (Taeniopygia guttata) et le Molly voile (Poecilia latipinna)
Bibliographic record
Abstract
Les individus diffèrent largement entre eux dans leur tendance à modifier leur comportement en réponse aux changements environnementaux, i.e., dans leur niveau de plasticité comportementale. L’ajustement du comportement requiert la perception, le traitement et éventuellement la mise à jour du comportement en fonction des changements, ce qui suggère un rôle clef de la cognition et de la personnalité dans la mise en place d’un comportement plastique. En effet, les différences individuelles de comportement (i.e., la personnalité) seraient un indicateur de la stratégie d’apprentissage des individus : les plus timides seraient lents à apprendre, sensibles aux variations subtiles dans les stimuli externes et capables de modifier rapidement leur comportement alors que les plus hardis seraient rapides à apprendre, superficiels dans leur exploration et routiniers dans l’expression de leurs comportements. Ainsi, certains individus seraient généralement plus sensibles aux conditions que les autres et devraient exprimer plus de plasticité comportementale quel que soit l’indice de la plasticité (i.e., type de mesure) utilisé. Cependant, si initialement les études ont supporté cette hypothèse, les travaux récents démontrent rarement un lien entre personnalité et cognition. De plus, il n’existe pas de preuve au niveau individuel qu’il y aurait effectivement un lien entre apprentissage, un type de plasticité développementale (i.e., changement de comportement en fonction des expériences passées) et un autre type de plasticité, la plasticité contextuelle (i.e., changement de comportement en réponse immédiate aux stimuli externes), ni que cette dernière serait répétable entre les comportements et contextes. Dans le but de mieux comprendre les mécanismes proximaux de la plasticité comportementale, j’ai déterminé dans le premier chapitre si la relation entre la personnalité et l’apprentissage pouvait expliquer la plasticité contextuelle en réponse à la présence ou l’absence d’une audience présentée sur une vidéo chez le Diamant mandarin (Taeniopygia guttata). Les résultats indiquent effectivement que les oiseaux moins néophobes étaient moins plastiques. En revanche, la néophobie n’était pas associée avec l’apprentissage suggérant que les individus plastiques ne sont pas nécessairement plus sensibles que les autres. Dans le second chapitre, j’ai tenté de mettre en évidence l’existence d’un facteur unique expliquant la plasticité contextuelle (c.-à-d. modification de la personnalité et des comportements de reproduction en fonction d’un gradient social) et l’apprentissage à renforcements inversés chez le Molly voile (Poecilia latipinna). Les individus plastiques n’étaient pas les mêmes dans tous les tests indiquant qu’exprimer de la sensibilité dans un contexte pourrait limiter l’expression de la sensibilité dans un autre contexte. Finalement, dans le troisième chapitre, j’ai démontré chez cette même espèce que l’anxiété, contrairement aux traits mesurés sur l’axe timidité-hardiesse (c.-à-d. néophobie et exploration), expliquait les scores d’apprentissage discriminant, spatial et à renforcements inversés lorsque les individus étaient familiarisés aux procédures. Dans ce cas, la timidité influence probablement l’approche des contingences environnementales alors que la réaction au stress (par exemple l’anxiété) influencerait la sensibilité permettant de répondre à ces contingences. Différentes étapes de l’apprentissage sont donc associées avec différents traits de personnalité. Ces résultats aident à comprendre les facteurs nécessaires à l’expression de la plasticité et mettent en évidence l’existence potentielle de pressions de sélection conflictuelles agissant sur les différentes étapes requises pour l’ajustement aux changements environnementaux.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".