Chemical Predator Inspection in a Characin Fish (<i>Hemigrammus erythrozonus,</i>Characidae, Ostariophysi): The Effects of Mixed Predator Diets
Notice bibliographique
Résumé
Many prey organisms will approach (inspect) potential predators, primarily to assess local risk of predation. It has been demonstrated that Ostariphysan prey fishes can detect conspecific alarm pheromones in the diet of potential predators and use this chemical information to reduce their risk of predation while still gaining significant benefits associated with predator inspection. We conducted the current study to examine the possible effects of mixed diets on the use of these chemical predator diet cues during inspection visits. Shoals of four glowlight tetras ( Hemigrammus erythrozonus ) were exposed to Jack Dempsey cichlids ( Cichlasoma octofaciatum ) which had been fed diets consisting of: 100% tetras (with alarm pheromone); 75% tetra, 25% swordtail ( Xiphophorus helleri , which lack a recognizable alarm pheromone); 25% tetra, 75% swordtail; or 100% swordtails. Tetras significantly increased their anti‐predator behaviour in response to predators fed 100% tetra or the two mixed predator diets, but not when exposed to predators fed a 100% swordtail diet. Likewise, we observed significant differences in inspection behaviour. Tetras took longer to initiate an inspection, inspected in smaller groups and directed a greater proportion of inspection visits towards the tail region of the predator when it had been fed 100% tetra or either of the two mixed prey diets. We found no significant differences in either anti‐predator or inspection behaviour among the three diet treatments containing tetras. These data strongly suggest that glowlight tetras are capable of detecting relatively small amounts of conspecific alarm pheromone in the diet of potential predators and that they modify their behaviour based on the presence or absence of these cues.
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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 | 0,001 |
| 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 ».