Generalization of learned predator recognition: an experimental test and framework for future studies
Notice bibliographique
Résumé
While some prey species possess an innate recognition of their predators, others require learning to recognize their predators. The specific characteristics of the predators that prey learn and whether prey can generalize this learning to similar predatory threats have been virtually ignored. Here, we investigated whether fathead minnows that learned to chemically recognize a specific predator species as a threat has the ability to generalize their recognition to closely related predators. We found that minnows trained to recognize the odour of a lake trout as a threat (the reference predator) generalized their responses to brook trout (same genus as lake trout) and rainbow trout (same family), but did not generalize to a distantly related predatory pike or non-predatory suckers. We also found that the intensity of antipredator responses to the other species was correlated with the phylogenetic distance to the reference predator; minnows responded with a higher intensity response to brook trout than rainbow trout. This is the first study showing that prey have the ability to exhibit generalization of predator odour recognition. We discuss these results and provide a theoretical framework for future studies of generalization of predator recognition.
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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 | 0,042 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».