The Role of Body Surface Area in Quantity Discrimination in Angelfish (Pterophyllum scalare)
Notice bibliographique
Résumé
Although some fish species have been shown to be able to discriminate between two groups (shoals) of conspecifics differing in the number of members, most studies have not controlled for continuous variables that covary with number. Previously, using angelfish (Pterophyllum scalare) we started the systematic analysis of the potential influence of such continuous variables, and found that they play different roles in shoal discrimination depending on whether large (≥ 4 fish) or small (<4 fish) shoals were contrasted. Here, we examine the potential role of the overall body surface area of stimulus fish in shoal preference, a prominent variable not yet examined in angelfish. We report that both when numerically large (5 versus 10 fish) and when small (2 versus 3 fish) shoals were contrasted, angelfish were unable to discriminate the numerically different shoals as long as the surface area of the contrasted shoals was equated. Thus, we conclude that body surface may be an important continuous variable in shoal discrimination. This conclusion was further supported by the analysis of preference when shoals of the same numerical size but different body surface area were contrasted. We found subjects to spend significantly more time close to the shoals with the greater overall surface area. Last, we conducted an experiment in which we simultaneously controlled a set of continuous variables, including overall surface area, and found angelfish to use the number of shoal members as a cue only in large shoal contrasts but not in small shoal contrasts. This result suggests the potential existence of different processing systems for large and small numbers in fish.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».