Does habitat complexity influence the ability of fathead minnows to learn heterospecific chemical alarm cues?
Notice bibliographique
Résumé
Numerous aquatic animals release chemical cues when attacked by a predator. These cues "warn" other individuals of danger and have been termed alarm cues. Cross-species responses to alarm cues are common and in some cases result from learned recognition. However, little is known about the ecological factors that could influence this learned recognition. The current study focuses on the role of habitat complexity in the learning of heterospecific alarm cues. We introduced brook stickleback (Culaea inconstans) into outdoor pools containing fathead minnows (Pimephales promelas) naïve to stickleback. The pools all contained a predatory fish (northern pike, Esox lucius) but varied in habitat characteristics. Pools representing high-complexity habitats had a large amount of structure to obscure the visual environment, while pools representing low-complexity habitats had minimal structure. After 8 days, fish were removed from the pools and behavioural assays were conducted in the laboratory. We tested the minnows for a response to either stickleback skin extract (experimental) or swordtail (Xiphophorus helleri) skin extract (control) and found that minnows conditioned in pools with little structure had learned to recognize stickleback alarm cues, while those from pools with complex structure did not recognize stickleback alarm cues.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».