Coral Reef Fish Rapidly Learn to Identify Multiple Unknown Predators upon Recruitment to the Reef
Notice bibliographique
Résumé
Organisms often undergo shifts in habitats as their requirements change with ontogeny.Upon entering a new environment, it is vitally important to be able to rapidly assess predation risk. Predation pressure should selectively promote mechanisms that enable the rapid identification of novel predators. Here we tested the ability of a juvenile marine fish to simultaneously learn the identity of multiple previously unknown predators. Individuals were conditioned with a 'cocktail' of novel odours (from two predators and two non-predators) paired with either a conspecific alarm cue or a saltwater control and then tested for recognition of the four odours individually and two novel odours (one predator and one non-predator) the following day. Individuals conditioned with the 'cocktail' and alarm cue responded to the individual 'cocktail' odours with an antipredator response compared to controls. These results demonstrate that individuals acquire recognition of novel odours and that the responses were not due to innate recognition of predators or due to a generalised response to novel odours. Upon entering an unfamiliar environment prey species are able to rapidly assess the risk of predation, enhancing their chances of survival, through the assessment of chemical stimuli.
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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) | 0,001 | 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 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 ».