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Enregistrement W1998699959 · doi:10.1016/j.crvi.2012.06.004

Ontogenesis of agonistic vocalizations in the cichlid fish Metriaclima zebra

2012· article· en· W1998699959 sur OpenAlexfundno aff
Frédéric Bertucci, Delphine Scaion, Marilyn Beauchaud, Joël Attia, Nicolas Mathevon

Notice bibliographique

RevueComptes Rendus Biologies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Universitaire de FranceCentre National de la Recherche ScientifiqueInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésAgonistic behaviourCichlidOntogenySound productionFish <Actinopterygii>BiologyJuvenileZoologyEcologyFisheryDevelopmental psychologyAggressionPsychologyPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While acoustic communication has been described in adults of various fish species, our knowledge about the ontogeny of fish sound production is limited. In adults, sound signals are known to be involved during aggressive interactions. However, aggressive behaviour may appear early in the life of fishes due to the possible competition for food and space. If acoustic signals are used to send information to competitors, sounds are likely to play a role during interactions between juvenile fish as well. The apparition and evolution of sound production were monitored in a group of juveniles of the cichlid fish Metriaclima zebra from hatching to 4 months of age. In addition, the link between vocalizations and agonistic behaviour was studied during dyadic interactions at three different ages. Sounds production appeared to be present early in the development of this fish and increased along with the number of aggressive behaviours. Recorded sounds consisted, in juveniles, in isolated pulses showing a decrease in frequency and duration as the fish grew. In adults, sounds became bursts of pulses but the transition from isolated to repetitive pulses was not observed. These results are compared to the existing literature on sound production ontogeny in fishes.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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