The evolution of quantitative sensitivity.
The evolution of quantitative sensitivity.
复制标题
DOI：
10.1098/rstb.2020.0529
复制
发表时间：
2022-02-14
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Vonk J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bryer MAH;Koopman SE;Cantlon JF;Piantadosi ST;MacLean EL;Baker JM;Beran MJ;Jones SM;Jordan KE;Mahamane S;Nieder A;Perdue BM;Range F;Stevens JR;Tomonaga M;Ujfalussy DJ;Vonk J
表示近似数量的能力似乎在遗传学上广泛存在，但有利于这种能力的选择压力和近似机制仍然未知。我们分析了来自33个鸟类和哺乳动物物种的672名受试者的数量歧视数据，使用一种新的贝叶斯模型，该模型将系统发育回归与数字心理物理学和随机效应成分模型相结合。这使我们能够联合收割机从49个研究数据和计算韦伯分数（数量表示精度的措施）为每个物种。然后，我们研究了哪些认知，社会生态和生物因素与韦伯分数的方差。我们发现，数量歧视性能的贡献，在整个类群。在我们测试的神经、社会生态和一般认知因素中，皮质神经元密度和域一般认知是韦伯分数的最强预测因子，控制了遗传学。我们的研究是对认知进化限制的新证明，也是物种特异性神经元密度与特定认知能力之间关系的新证明。这篇文章是主题“进化论透镜下的系统神经科学”的一部分。
The ability to represent approximate quantities appears to be phylogenetically widespread, but the selective pressures and proximate mechanisms favouring this ability remain unknown. We analysed quantity discrimination data from 672 subjects across 33 bird and mammal species, using a novel Bayesian model that combined phylogenetic regression with a model of number psychophysics and random effect components. This allowed us to combine data from 49 studies and calculate the Weber fraction (a measure of quantity representation precision) for each species. We then examined which cognitive, socioecological and biological factors were related to variance in Weber fraction. We found contributions of phylogeny to quantity discrimination performance across taxa. Of the neural, socioecological and general cognitive factors we tested, cortical neuron density and domain-general cognition were the strongest predictors of Weber fraction, controlling for phylogeny. Our study is a new demonstration of evolutionary constraints on cognition, as well as of a relation between species-specific neuron density and a particular cognitive ability. This article is part of the theme issue ‘Systems neuroscience through the lens of evolutionary theory’.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1098/rstb.2012.0112
发表时间：
2012-08-05
影响因子：
6.3
作者：
Barton, Robert A.
通讯作者：
Barton, Robert A.
影响因子：
9.2
作者：
Barton, Robert A.;Venditti, Chris
通讯作者：
Venditti, Chris
影响因子：
2.6
作者：
Brannon, EM;Van de Walle, GA
通讯作者：
Van de Walle, GA
影响因子：
16.6
作者：
Burkart, J. M.;Allon, O.;van Schaik, C. P.
通讯作者：
van Schaik, C. P.
影响因子：
9.8
作者：
Cantlon JF;Brannon EM;Carter EJ;Pelphrey KA
通讯作者：
Pelphrey KA