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Enregistrement W2025196033 · doi:10.1139/z08-085

Strain-specific alteration of zebrafish feeding behavior in response to aversive stimuli

2008· article· en· W2025196033 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Oswald, Barrie D. Robison

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchNational Center for Research ResourcesNational Science Foundation
Mots-clésForagingBiologyZebrafishDanioCaptivityPredationZoologyEcologyFeeding behaviorAversive StimulusNutrientGeneticsNeuroscienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behavioral management of risk, in which organisms must balance the requirements of obtaining food resources with the risk of predation, has been of considerable interest to ethologists for many years. Although numerous experiments have shown that animals alter their foraging behavior depending on the levels of perceived risk and demand for nutrients, few have considered the role of genetic variation in the trade-off between these variables. We performed a study of four zebrafish (Danio rerio (Hamilton, 1822)) strains to test for genetic variation in foraging behavior and whether this variation affected their response to both aversive stimuli and nutrient restriction. Zebrafish strains differed significantly in their latency to begin foraging from the surface of the water under standard laboratory conditions. Fish fed sooner when nutrients were restricted, although this was only significant in the absence of aversive stimuli. Aversive stimuli caused fish to delay feeding in a strain-specific manner. Strains varied in food intake and specific growth rate, and feeding latency was significantly correlated with food intake. Our results indicate significant genetic variation in foraging behavior and the perception of risk in zebrafish, with a pattern of strain variation consistent with behavioral adaptation to captivity.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations58
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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