Learning Temporal Patterns of Risk in a Predator-Diverse Environment
Notice bibliographique
Résumé
Predation plays a major role in shaping prey behaviour. Temporal patterns of predation risk have been shown to drive daily activity and foraging patterns in prey. Yet the ability to respond to temporal patterns of predation risk in environments inhabited by highly diverse predator communities, such as rainforests and coral reefs, has received surprisingly little attention. In this study, we investigated whether juvenile marine fish, Pomacentrus moluccensis (lemon damselfish), have the ability to learn to adjust the intensity of their antipredator response to match the daily temporal patterns of predation risk they experience. Groups of lemon damselfish were exposed to one of two predictable temporal risk patterns for six days. "Morning risk" treatment prey were exposed to the odour of Cephalopholis cyanostigma (rockcod) paired with conspecific chemical alarm cues (simulating a rockcod present and feeding) during the morning, and rockcod odour only in the evening (simulating a rockcod present but not feeding). "Evening risk" treatment prey had the two stimuli presented to them in the opposite order. When tested individually for their response to rockcod odour alone, lemon damselfish from the morning risk treatment responded with a greater antipredator response intensity in the morning than in the evening. In contrast, those lemon damselfish previously exposed to the evening risk treatment subsequently responded with a greater antipredator response when tested in the evening. The results of this experiment demonstrate that P. moluccensis have the ability to learn temporal patterns of predation risk and can adjust their foraging patterns to match the threat posed by predators at a given time of day. Our results provide the first experimental demonstration of a mechanism by which prey in a complex, multi-predator environment can learn and respond to daily patterns of predation risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».