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Enregistrement W1606185480 · doi:10.1111/j.1469-7998.2008.00489.x

The cleaning goby mutualism: a system without punishment, partner switching or tactile stimulation

2008· article· en· W1606185480 sur OpenAlexafffund
Marta C. Soares, Isabelle M. Côté, Sónia C. Cardoso, Redouan Bshary

Notice bibliographique

RevueJournal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWrasseMutualism (biology)CheatingGobyBiologyForagingCoral reef fishFisheryEcologyReciprocal altruismFish <Actinopterygii>Evolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the cleanerfish–client mutualism involving the Indo‐Pacific cleaner wrasse Labroides dimidiatus and its reef fish clients, mechanisms such as ‘tactile stimulation’, partner switching and punishment are used by clients to control cheating by cleaners. We sought to establish whether these behaviours are general features of cleaning mutualisms by examining their presence in interactions between Caribbean cleaning gobies ( Elacatinus spp.) and their clients. The cleaning goby–client mutualism bears several similarities to the cleaner wrasse system: clients visit cleaners frequently to have their ectoparasites removed while cleaners depend heavily on these visits for food, and cheating by cleaning gobies is also prevalent. However, our data revealed striking differences between the two cleanerfish systems: clients did not seem to attempt to control cheating by cleaning gobies and cleaning gobies did not perform tactile stimulation on their clients. We suggest three hypotheses that might explain these major differences between both systems, based on differences in mutual dependence between cleaners and clients or cognitive ability of cleaners, differences in costs of being cheated and differences in foraging preferences by cleaners. Interactions between L. dimidiatus and its clients should probably not be seen as the ‘standard’ marine fish cleaning mutualism.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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