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Enregistrement W2014531771 · doi:10.1111/j.1600-0633.2007.00233.x

Effects of ambient acidity on chemosensory learning: an example of an environmental constraint on acquired predator recognition in wild juvenile Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>)

2007· article· en· W2014531771 sur OpenAlexafffund
Antoine O. H. C. Leduc, Ellie Roh, Cindy Breau, G. E. Brown

Notice bibliographique

RevueEcology Of Freshwater Fish · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésSalmoPredationPredatorJuvenileALARMBiologyEcologyStimulus (psychology)Fish <Actinopterygii>CommunicationFisheryCognitive psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract – In many prey fish species, learning the identity of novel predators may be facilitated when novel predator cues and an aversive stimulus are presented together. Damage‐released chemical alarm cues are typically released from the skin of prey individuals following mechanical damage and are known to mediate the learned recognition of novel predators. While such chemically mediated acquired predator recognition can provide increased survival benefits to prey, environmental constraints impeding learning may exist. For example, in several fish species the ability to detect chemical alarm cues is impaired in under acidic conditions and as such, inhibits this chemically mediated learning. In this experiment, we studied in two streams of different mean acidity level (pH c . 6.0 and 7.0), to assess if wild juvenile Atlantic salmon ( Salmo salar ) had the ability to acquire the recognition of a novel lemon essence odour when paired with conspecific chemical alarm cues. Our results demonstrate that under acidic conditions, no learned recognition of the novel odour occurred. In neutral conditions, however, salmon recognised the novel odour as a predation threat. This result suggests that ambient acidity creates an environmental constraint on chemically mediated learned recognition of a novel cue.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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