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Enregistrement W1977546772 · doi:10.1371/journal.pone.0051143

Temperature-Mediated Changes in Rates of Predator Forgetting in Woodfrog Tadpoles

2012· article· en· W1977546772 sur OpenAlexafffund
Maud C. O. Ferrari, G. E. Brown, Douglas P. Chivers

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPredationLithobatesPredatorTiger salamanderBiologyTadpole (physics)ForgettingAmphibianAposematismEcologyZoologySalamanderLarvaPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hundreds of studies have investigated the sources and nature of information that prey gather about their predators and the ways in which prey use this information to mediate their risk of predation. However, relatively little theoretical or empirical work has considered the question of how long information should be maintained and used by prey animals in making behavioural decisions. Here, we tested whether the size of the memory window associated with predator recognition could be affected by an intrinsic factor, such as size and growth rate of the prey. We maintained groups of predator-naive woodfrog, Lithobates sylvaticus, tadpoles at different temperatures for 8 days to induce differences in tadpole size. We then conditioned small and large tadpoles to recognize the odour of a predatory tiger salamander, Ambystoma tigrinum. Tadpoles were then maintained either on a high or low growth trajectory for another 8 days, after which they were tested for their response to the predator. Our results suggest that the memory window related to predator recognition of tadpoles is determined by both their size and/or growth rate at the time of learning and their subsequent growth rate post-learning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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